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PHYS-642: Statistical physics for optimization & learning

Résumé

This course covers the statistical physics approach to computer science problems, with an emphasis on heuristic & rigorous mathematical technics, ranging from graph theory and constraint satisfaction to inference to machine learning, neural networks and statitics.

Séances de cours

Enseignant·e·s (3)

Florent Gérard Krzakala

Ludovic Théo Stephan

Damien Yves Valery Barbier

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/statistical-physics-for-optimization-learning-PHYS-642

Page Moodle

http://go.epfl.ch/PHYS-642

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Séances de ce cours (44)

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Coloration graphique III

Explore les propriétés des grappes et le seuil de coloration dans la coloration graphique, y compris la connectivité moyenne et la rigidité.

Dynamique de la population : Q(m) et comportement de la population

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Replique Symmetry Breaking: Solution complète et condensation

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EE-556: Mathematics of data: from theory to computation

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CS-401: Applied data analysis

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