Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Séance de cours

Chaînes Markov: Classification de l'État

Description

Cette séance de cours couvre la classification des états dans les chaînes Markov à temps discret, en mettant l'accent sur la périodicité des états et les conditions pour qu'un état soit récurrent ou transitoire.

Cette vidéo est disponible exclusivement sur Mediaspace pour un public restreint. Veuillez vous connecter à Mediaspace pour y accéder si vous disposez des autorisations nécessaires.

Regarder sur Mediaspace

Source officielle

Concepts associés (31)

Chaîne de Markov

vignette|Exemple élémentaire de chaîne de Markov, à deux états A et E. Les flèches indiquent les probabilités de transition d'un état à un autre. En mathématiques, une chaîne de Markov est un processus de Markov à temps discret, ou à temps continu et à espace d'états discret. Un processus de Markov est un processus stochastique possédant la propriété de Markov : l'information utile pour la prédiction du futur est entièrement contenue dans l'état présent du processus et n'est pas dépendante des états antérieurs (le système n'a pas de « mémoire »).

Réseau de neurones récurrents

Un réseau de neurones récurrents (RNN pour recurrent neural network en anglais) est un réseau de neurones artificiels présentant des connexions récurrentes. Un réseau de neurones récurrents est constitué d'unités (neurones) interconnectées interagissant non-linéairement et pour lequel il existe au moins un cycle dans la structure. Les unités sont reliées par des arcs (synapses) qui possèdent un poids. La sortie d'un neurone est une combinaison non linéaire de ses entrées.

Période Yamato

vignette|Province de Yamato La désigne la période de l'histoire du Japon où une structure politique et sociale avec un souverain à sa tête se met en place dans la province de Yamato, autour de Nara, vers 250. Cette période peut être divisée en deux sous-périodes, sur la base de la chronologie de l'arrivée du bouddhisme dans l'archipel : La , du nom des kofun, tertres funéraires typiques de l'époque qui constituent l'une des principales sources de documentation sur cette période. La , qui voit l'introduction du bouddhisme.

Période d'Uruk

vignette|droite|Masse d'armes de la période d'Uruk, Tello, v. 3500–2900 av. J.-C., Musée du Louvre. thumb|Tablette enregistrant des distributions de bière depuis les magasins d'une institution, v. 3200-3000 av. J.-C. British Museum. La période d'Uruk est une période située à la charnière entre la préhistoire et l'histoire de la Mésopotamie, qui couvre à peu près le Comme son nom l'indique, elle a été identifiée à partir des fouilles archéologiques de la cité d'Uruk, en Basse Mésopotamie. Succédant à la période d'Obeïd (v.

Markov model

In probability theory, a Markov model is a stochastic model used to model pseudo-randomly changing systems. It is assumed that future states depend only on the current state, not on the events that occurred before it (that is, it assumes the Markov property). Generally, this assumption enables reasoning and computation with the model that would otherwise be intractable. For this reason, in the fields of predictive modelling and probabilistic forecasting, it is desirable for a given model to exhibit the Markov property.

Afficher plus

Séances de cours associées (32)

Hidden Markov Modèles: Primer

Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.

Chaînes Markov et applications Algo

Couvre les chaînes de Markov, l'algorithme Metropolis, la dynamique de Glauber et la dynamique des bains de chaleur.

Chaînes Markov: Introduction et propriétés

Couvre l'introduction et les propriétés des chaînes Markov, y compris les matrices de transition et les processus stochastiques.

Chaînes Markov: Ergodicité et distribution stationnaire

Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.

Chaînes Markov: Applications et chaînes couplées

Couvre les chaînes de Markov, les chaînes couplées et leurs applications, en soulignant l'importance de l'irréductibilité.

Afficher plus

Concepts associés (31)

Chaîne de Markov

Réseau de neurones récurrents