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.
Explore les vecteurs gaussiens, les fonctions génératrices de moment, l'indépendance, les fonctions de densité, les transformations affines et les formes quadratiques.
Explore les regrets des bandits à bras multiples, en équilibrant l'exploration et l'exploitation pour une prise de décision optimale dans des applications réelles.
Explore la moyenne, la variance, les fonctions de probabilité, les inégalités et divers types de variables aléatoires, y compris les distributions binomiale, géométrique, Poisson et gaussienne.
Couvre la définition de la distribution gaussienne multivariée et de ses propriétés, y compris la fonction génératrice de moment et les combinaisons linéaires de variables.
Couvre les modèles familiaux exponentiels et leurs propriétés statistiques, y compris les statistiques canoniques et les fonctions génératrices de cumul.
Examine le modèle de logit trans-nested, en définissant des groupes alternatifs avec des compositions recoupantes et des paramètres d'échelle pour l'analyse des transports.
Explore des modèles stochastiques pour les communications, couvrant la moyenne, la variance, les fonctions caractéristiques, les inégalités, diverses variables aléatoires discrètes et continues, et les propriétés de différentes distributions.
