Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore la méthode Extra-Gradient pour l'optimisation Primal-dual, couvrant les problèmes non convexes, les taux de convergence et les performances pratiques.
Explore les algorithmes d'optimisation composite, y compris les opérateurs proximaux et les méthodes de gradient, avec des exemples et des limites théoriques.
Couvre la méthode des gradients conjugués pour résoudre les systèmes linéaires itérativement avec la convergence quadratique et souligne l'importance de l'indépendance linéaire entre les directions conjuguées.
Couvre la méthode Conjugate Gradient pour résoudre des systèmes linéaires sans préconditionnement, en explorant les implémentations de calcul parallèle et les prédictions de performances.
Couvre les techniques de réduction de la variance dans l'optimisation, en mettant l'accent sur la descente en gradient et les méthodes de descente en gradient stochastique.
Explore les méthodes de régularisation dans les réseaux neuronaux, en soulignant l'importance des bases d'entraînement et de validation pour éviter les surajustements.
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 techniques de réduction de la variance dans l'apprentissage profond, couvrant la descente en gradient, la descente en gradient stochastique, la méthode SVRG, et la comparaison des performances des algorithmes.
