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Des classifieurs génératifs gaussiens dont les hypothèses de covariance partagée ou propre à chaque classe produisent des frontières linéaires ou quadratiques.

Classification binaire avec score linéaire, sortie sigmoïde, perte logarithmique et gradients des paramètres issus de la règle de chaîne.

Propagation avant, gradients de la perte, rétropropagation et mise à jour des paramètres dans un petit classificateur multicouche.

Classification linéaire multiclasse avec logits, probabilités softmax, entropie croisée et limites claires par rapport aux tâches multilabel.