Explore l'inférence causale, les graphiques dirigés et l'équité dans les algorithmes, en mettant l'accent sur l'indépendance conditionnelle et les implications des GAD.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Explore les intégrations de mots, les modèles de sujet, Word2vec, les réseaux bayésiens et les méthodes d'inférence telles que l'échantillonnage Gibbs.
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.
Explore l'analyse des grappes bayésiennes, la simulation des métriques des grappes et les métriques d'évaluation en microscopie de localisation d'une molécule.
Explore les principes fondamentaux de la régression linéaire, en soulignant limportance des techniques de régularisation pour améliorer la performance du modèle.
Couvre les méthodes d'ensemble comme les forêts aléatoires et les baies de Naive de Gaussian, expliquant comment elles améliorent la précision de prédiction et estimer les distributions gaussiennes conditionnelles.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore les codeurs automatiques variables, l'inférence bayésienne, les espaces latents axés sur l'attention et l'efficacité des transformateurs dans le traitement des langues.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots à travers SEDS et LPV-DS, mettant l'accent sur la stabilité, la dynamique non linéaire et l'optimisation.
