Couvre le concept de la famille exponentielle et discute des cartes en avant et en arrière, des calculs coûteux, des paramètres, des fonctions et de la convexité.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Couvre les concepts d'apprentissage profond, en se concentrant sur les graphiques, les transformateurs et leurs applications dans le traitement des données multimodales.
Explore la matrice laplacienne dans les réseaux électriques et mécaniques, le consensus et les propriétés des matrices laplaciennes dans les systèmes de contrôle en réseau.
Couvre la probabilité appliquée, les processus stochastiques, les chaînes de Markov, l'échantillonnage de rejet et les méthodes d'inférence bayésienne.
Explore les concepts avancés de coloration graphique, y compris la coloration plantée, le seuil de rigidité, et les variables gelées en points fixes BP.
