Couvre la décomposition des tenseurs et le théorème de Jennrich, en se concentrant sur le rang des tenseurs et l'unicité de la décomposition des tenseurs.
Explore la méthode de puissance et ses applications dans les modèles thématiques et l'analyse de documents, en mettant l'accent sur les processus itératifs et la reconstruction de la distribution de probabilité.
Explore l'analyse stochastique de la descente et du champ moyen dans les réseaux neuraux à deux couches, en mettant l'accent sur leurs processus itératifs et leurs fondements mathématiques.
Explore les réseaux neuronaux formés sous la descente de gradient stochastique, discutant des couches cachées, de la fonction de perte carrée et de l'évolution des particules.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique (SGD) et le concept de risque double par rapport au risque empirique.
Couvre les bases des tenseurs, y compris leur définition, leurs propriétés et leur décomposition, en commençant par un exemple motivant impliquant des distributions gaussiennes.
