Statistiques multivariées: Introduction et méthodes
Graph Chatbot
Chattez avec Graph Search
Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
S'inscrit dans les limites fondamentales de l'apprentissage par gradient sur les réseaux neuronaux, couvrant des sujets tels que le théorème binôme, les séries exponentielles et les fonctions génératrices de moments.
Couvre la théorie et les applications de l'analyse des composantes principales, en mettant l'accent sur la réduction des dimensions et les vecteurs propres.
Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.
Couvre la règle d'Oja dans les neurorobotiques, se concentrant sur l'apprentissage des eigenvectors et des valeurs propres pour capturer la variance maximale.
Sur Normalisation des flux explore l'inférence des données, la génération, la taxonomie et les applications pratiques dans l'analyse des problèmes inverses.
