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Modeles` graphiques probabilistes reseaux´ bayesiens, FRANCIS BACH 13 ´Apprentissage par Renforcement, REMI MUNOS 14 Modeles mathematiques pour les neurosciences, OLIVIER FAUGERAS 15` ´ ´Acquisition et traitement numerique´ des images biomedicales´ I, NICOLAS AYACHE ET GREGOIRE MALANDAIN 16 Dynamique, controleˆ et robotique, KARINE BEAUCHARD, PIERRE. Cette partie est inspirée de [15], qui constitue une bonne introduction voir [6], [26] pour plus d’informations. Les modèles graphiques sont des modèles probabilistes dans lesquels les relations de dépendance conditionnelle et d’indépendance des variables aléatoires sont modélisées par un graphe. Chacun des nœuds ni de ce graphe. Pour ce faire, l’utilisation d’architectures profondes et de modèles à convolution ont déjà montré un certain potentiel. L’apprentissage de telles représentations pourrait s’appliquer dans un grand nombre de tâches de MIR. De plus, des avancées sur les représentations musicales pourraient se transférer dans d’autres domaines.

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