Explore la génération de vecteurs aléatoires gaussiens avec des composantes spécifiques basées sur des valeurs observées et explique le concept de fonctions de covariance définies positives dans les processus gaussiens.
Explore la génération de processus stochastiques, y compris les processus gaussiens, les processus de Markov, les processus de Poisson et l'intégration circulatoire.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Explore l'analyse des signaux EMG, les modèles de mélange, les modèles gaussiens et le tri des pics dans le traitement des signaux neuraux à l'aide de PCA.
Explore les représentations structurales équivariantes dans l'apprentissage machine atomistique, soulignant l'importance de représenter les propriétés cibles dans la base sphérique.