Concept
Trois dimensions
Séances de cours associées (143)
Optimisation sur les collecteurs
Couvre l'optimisation sur les collecteurs, en se concentrant sur les collecteurs et les fonctions lisses, et le processus de descente de gradient.
La malédiction de la dimensionnalité dans l'apprentissage profond
Se penche sur les défis de l'apprentissage profond, en explorant la dimensionnalité, les performances et les phénomènes sur-adaptés dans les réseaux neuronaux.
Théorie de la turbulence de Kolmogorov
Explore la théorie de la turbulence de Kolmogorov, couvrant les équations de Navier-Stokes, les lois de conservation, les budgets énergétiques et les lois expérimentales de turbulence.
Orthogonalité et processus de Gram-Schmidt
Explore l'orthogonalité, le processus Gram-Schmidt, les produits à points et la minimisation des solutions dans les systèmes.
Dimensions fractales: comportement des polymères
Explore les dimensions fractales dans le comportement des polymères, en se concentrant sur le volume exclu et les intersections au sein des polymères.
Propriétés des vecteurs orthonormés
Explore les propriétés des vecteurs orthonormés dans l'espace euclidien à travers des équations et des démonstrations clés.
Théorie quantique des champs : Computing Loops
Couvre le calcul des boucles dans la théorie quantique des champs, en se concentrant sur la régularisation dimensionnelle et l'espace euclidien.
Vecteurs: concepts de base et opérations
Couvre les bases des vecteurs, y compris les propriétés, les opérations et la représentation graphique.
Gradient et hessois de pullbackMOOC: Introduction to optimization on smooth manifolds: first order methods
Explore le lien entre les gradients riemannien et euclidien et les Hessiens aux points critiques.
Hamilton Formalisme: Coordonnées normales
Couvre le formalisme de Hamilton appliqué aux coordonnées et contraintes normales.