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Explore l'impact du bruit de gradient sur les algorithmes d'optimisation, en se concentrant sur les fonctions de risque lisses et non lisses et la dérivation des moments de bruit de gradient.
Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Couvre l'algorithme BackProp, y compris l'initialisation, la propagation du signal, le calcul des erreurs, la mise à jour du poids et la comparaison de la complexité avec la différenciation numérique.
