Comprendre les transitions de phase dans les problèmes de calcul
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Explore les transitions de phase en physique et les problèmes de calcul, mettant en évidence les défis rencontrés par les algorithmes et l'application des principes de physique dans la compréhension des réseaux neuronaux.
Discute de la métastabilité, des transitions de phase, des limites approximatives de l'algorithme de transmission de messages et de l'efficacité de la dynamique de Langevin dans l'inférence à haute dimension.
Explore les transitions de phase en thermodynamique, mettant l'accent sur la concurrence entre les phases contrôlées par la température et le concept d'universalité.
Explore l'application de la physique statistique dans les problèmes de calcul, couvrant des sujets tels que l'inférence bayésienne, les modèles de verre de spin de champ moyen, et la détection comprimée.
Introduit l'apprentissage automatique scientifique, en mettant l'accent sur son application dans divers domaines scientifiques et sur le lien entre l'apprentissage automatique et la physique.
