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 mathématiques combinatoires, couvrant les permutations, les combinaisons et les coefficients binomiaux, ainsi que les concepts de probabilité et de statistique.
Couvre les séries de puissance, la génération de fonctions et les opérations comme l'addition, la multiplication, la différenciation et l'intégration, avec des exemples et le théorème binomial généralisé.
Explore la programmation dynamique par le calcul des coefficients binomiaux, en mettant l'accent sur l'efficacité et la mémorisation dans la résolution des problèmes.
Explore le théorème binomial de Newton, de véritables exposants positifs non entiers et des méthodes de preuve utilisant un raisonnement contrapositif et absurde.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Couvre les distributions communes, les fonctions génératrices de temps et les matrices de covariance dans les statistiques pour la science des données.
Introduit la probabilité, les statistiques, les distributions, l'inférence, la probabilité et la combinatoire pour étudier les événements aléatoires et la modélisation en réseau.
