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 le théorème de la limite centrale, la convergence en droit, les fonctions caractéristiques et les problèmes de moment en théorie des probabilités.
Couvre les exercices sur le théorème de Bayes, les fonctions génératrices de moment, le nombre de photons, les probabilités de maladie et les propriétés de distribution.
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 la sélection du maillage pour l'analyse structurelle à l'aide du logiciel Cedrus, en mettant l'accent sur la précision et l'impact des types de support sur les résultats.
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.
