Explore l'optimisation des réseaux neuronaux en utilisant la descente de gradient stochastique (SGD) et le concept de risque double par rapport au risque empirique.
Explore les équations non linéaires, la bisection, les méthodes de points fixes, le contrôle des erreurs et les interprétations graphiques des points fixes.
Couvre les mesures d'information telles que l'entropie, l'entropie articulaire et l'information mutuelle dans la théorie de l'information et le traitement des données.
Couvre les symétries et les lois de conservation dans la dynamique des fluides, soulignant l'importance de maximiser les symétries dans les systèmes fluides idéaux.
