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Explore des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.
Explore les compromis d'optimisation, la réduction de la variance, la dimension statistique et l'analyse de convergence dans les algorithmes d'optimisation.
Couvre l'entraînement des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique, les règles de la chaîne, le calcul des gradients, la décroissance du poids et le décrochage.
Explore les méthodes d'optimisation RMSprop et ADAM dans les réseaux neuronaux artificiels, en se concentrant sur les fonctions d'erreur, l'élan et le rapport signal/bruit.
Examine la transition entre les multiples intégrés et les multiples généraux, améliore les concepts fondamentaux et discute des raisons mathématiques des deux approches.
Analyse les problèmes d'optimisation sans contrainte à l'aide de méthodes de descente de gradient et explore les taux de convergence et le comportement de l'algorithme.
