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Fournit une analyse approfondie du modèle d'Ising de champ aléatoire, couvrant la description du modèle, l'entropie libre et l'algorithme de champ moyen.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
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Explore les astuces stochastiques softmax, la reparamétrisation et l'argmax, en abordant les défis dans l'estimation des attentes et la variance des gradients.