Problème Darcy : Discrétisations et coercitivité

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Méthodes de noyau: Réseaux neuronaux

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux, en mettant l'accent sur les noyaux RBF et SVM.

Apprendre le noyau : l’optimisation convexe

Explore l'apprentissage de la fonction du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en sélectionnant les fonctions optimales du noyau par validation croisée.

Kernel Methods: Calcul efficace du produit

Démontre un calcul de produit par points efficace et introduit des limites non linéaires dans l'espace d'origine.

Régression non paramétrique

Couvre la régression non paramétrique, le lissage par dispersion, les méthodes du noyau et le compromis biais-variance.

SVM non linéaire : Noyaux et double optimisation

Explore la transformation des données avec des cartes non linéaires, des noyaux, une double optimisation et l'interprétation des résultats SVM.

Kernel Trick: Comprendre l'apprentissage automatique

Explore l'astuce du noyau dans l'apprentissage automatique, permettant des opérations à haute dimension sans calculs de coordonnées explicites.

Méthodes multivariées I

Explore des méthodes multivariées telles que PCA, SVD, PLS et ICA pour la réduction de la dimensionnalité dans l'imagerie cérébrale fonctionnelle.

Réseau neuronal : caractéristiques aléatoires et régression du noyau

Couvre les caractéristiques aléatoires des réseaux neuronaux et de l'équivalence de régression du noyau.

Représentations unitaires : Lemme de Schur

Explique le lemme de Schur sur les représentations unitaires et leurs propriétés d'irréductibilité et d'invariance.

Réponse linéaire optimale : systèmes dynamiques stochastiques

Explore une réponse linéaire optimale pour les systèmes dynamiques stochastiques, s'attaquant aux perturbations et à l'optimisation de la vitesse de mélange.