Séance de cours

Points fixes dans la théorie des graphiques

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Couvre les modèles graphiques pour les distributions probabilistes à l'aide de graphiques, de nœuds et de bords.
Théorie de l'information: Bases
Couvre les bases de la théorie de l'information, de l'entropie et des points fixes dans les coloriages graphiques et le modèle Ising.
Propagation de la croyance : méthodes clés et analyse
Couvre la propagation de la croyance, une méthode clé pour l'analyse et l'algorithme.
Algorithmes graphiques II: Traversée et chemins
Explore les méthodes de traversée des graphes, les arbres couvrants et les chemins les plus courts en utilisant BFS et DFS.
Analyse statistique des données du réseau
Introduit des structures de données réseau, des modèles et des techniques d'analyse, mettant l'accent sur l'invariance de permutation et les réseaux Erdős-Rényi.
Algorithmes graphiques : Modélisation et transversalité
Couvre les algorithmes graphiques, la modélisation des relations entre les objets et les techniques de traversée telles que BFS et DFS.
Modèle de bloc stochastique
Couvre le modèle de bloc stochastique et son application dans la détection communautaire, explorant sa formulation mathématique et ses défis.
Réseaux neuraux graphiques: monde interconnecté
Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.
Apprendre du monde interconnecté avec les graphiques
Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
Propagation de la croyance
Explore la propagation de la croyance dans les modèles graphiques, les graphiques de facteurs, les exemples de verre de spin, les distributions de Boltzmann et les propriétés de coloration des graphiques.

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