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 regrets des bandits à bras multiples, en équilibrant l'exploration et l'exploitation pour une prise de décision optimale dans des applications réelles.
Explore les vecteurs gaussiens, les fonctions génératrices de moment, l'indépendance, les fonctions de densité, les transformations affines et les formes quadratiques.
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 distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
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.
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.
