Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'optimisation pratique en utilisant Manopt pour les collecteurs, couvrant les contrôles de gradient, les erreurs d'approximation, et les calculs Hessian.
Explore la méthode de Newton pour optimiser les fonctions sur les collecteurs à l'aide d'informations de deuxième ordre et discute de ses inconvénients et de ses corrections.
Explore les méthodes de descente des gradients pour optimiser les fonctions sur les collecteurs, en mettant l'accent sur les petites garanties de gradient et la convergence globale.
Couvre la définition de la rétraction, des sous-groupes ouverts, des fonctions de définition locales, des espaces tangents et des métriques riemanniennes.
Couvre les rétractations de second ordre dans l'optimisation sur les collecteurs, en se concentrant sur les courbes lisses et leur relation avec le gradient et Hessian d'une fonction.