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 probabilités avancées, les variables aléatoires et les valeurs attendues, avec des exemples pratiques et des quiz pour renforcer l'apprentissage.
Explore les fluides astrophysiques, les plasmas, les MHD, les turbulences et les oscillations de plasma, y compris la rotation de Faraday pour mesurer les champs magnétiques cosmiques.
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.
Couvre les techniques de comptage avancées, y compris les relations de récurrence linéaire et les fonctions génératrices, avec des exemples de la séquence de Fibonacci et des différences entre les dés et les cartes de poker.
Explore les mathématiques combinatoires, couvrant les permutations, les combinaisons et les coefficients binomiaux, ainsi que les concepts de probabilité et de statistique.
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.
