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Présente les améliorations du cockpit du projet Swiss Solar Boat pour une meilleure interaction entre le pilote et le bateau et des performances de course améliorées.
Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.
Couvre l'optimisation non convexe, les problèmes d'apprentissage profond, la descente stochastique des gradients, les méthodes d'adaptation et les architectures réseau neuronales.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Explore le compromis entre la complexité et le risque dans les modèles d'apprentissage automatique, les avantages de la surparamétrisation et le biais implicite des algorithmes d'optimisation.
