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Explore l'apprentissage par machine contradictoire, les réseaux d'adversaires génériques et les défis des exemples d'adversaires dans l'optimisation des données.
Explore les algorithmes d'optimisation composite, y compris les opérateurs proximaux et les méthodes de gradient, avec des exemples et des limites théoriques.
Explore le rôle du calcul dans les mathématiques de données, en mettant l'accent sur les méthodes itératives, l'optimisation, les estimateurs et les principes d'ascendance.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Plongez dans les bases de l'apprentissage par renforcement, en discutant des états, des actions, des récompenses, des politiques et des applications de réseaux neuronaux.
Se penche sur l'analyse des données topologiques, en mettant l'accent sur les fondements mathématiques des réseaux neuronaux et en explorant l'hypothèse multiple et l'homologie persistante.
