Modélisation generative basée sur les scores

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Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.

Estimation statistique: Propriétés et distributions

Explore l'estimation statistique des paramètres, la précision de l'échantillon et les propriétés des variables de Bernoulli.

Réseaux neuronaux multicouches: Deep Learning

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond.

Statistiques à variables multiples : distribution normale

Introduit des statistiques multivariées, couvrant les propriétés de distribution normales et les fonctions caractéristiques.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation

Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.

Deep Learning: Représentations de données et réseaux neuraux

Couvre les représentations de données, le sac de mots, les histogrammes, le prétraitement des données et les réseaux neuronaux.

Boltzmann Machine

Introduit la machine Boltzmann, couvrant la cohérence d'attente, le regroupement des données, et les fonctions de distribution de probabilité.

Réseaux neuronaux : Réseau neuronal à deux couches

Couvre les bases des réseaux neuraux, en mettant l'accent sur le développement des réseaux neuraux de deux couches vers les réseaux neuraux profonds.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation

Explore la formation et l'optimisation des réseaux neuronaux, en abordant des défis tels que les fonctions de perte non convexes et les minima locaux.

Réseaux Convolutifs : Motivation & Idées

Explore la motivation et les idées derrière les réseaux convolutifs, en mettant l'accent sur le partage du poids et la mise en commun des couches.