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Introduit la conjugaison Fenchel, explorant ses propriétés, exemples et applications dans les problèmes d'optimisation non lisses et les formulations minimax.
Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, les algorithmes, la convergence et les applications dans l'optimisation non convexe et la déconvolution d'image.
Couvre les problèmes linéaires, le LASSO et l'AMP dans l'apprentissage supervisé, y compris les modèles linéaires généralisés et les modèles N-dimensionnels.
Explore la descente progressive stochastique avec la moyenne, la comparant avec la descente progressive, et discute des défis dans l'optimisation non convexe et les techniques de récupération clairsemées.
Explore la reconstruction du champ sonore à basse fréquence dans les salles, mettant l'accent sur les modes de salle, la décomposition modale et la validation numérique.
Explore l'explication géométrique des raisons pour lesquelles les solutions Lasso sont rares et comment les coefficients changent avec le paramètre de régularisation.