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Explore la descente de gradient riemannienne, couvrant les expansions de Taylor, les conditions d'optimalité, les modèles d'algorithmes, la recherche de lignes et les points critiques.
Explore l'optimisation du système énergétique de l'EPFL en définissant les exigences, en analysant les options et en appliquant des techniques d'optimisation.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.
