Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Couvre la chaîne Markov Monte Carlo pour l'échantillonnage des distributions haute dimension, en discutant des défis, des avantages et des applications comme le problème Knapsack et la cryptographie.
Explore la préservation de la forme dans la déformation en utilisant l'énergie élastique et la modélisation à base de ressorts pour optimiser la stabilité de l'objet et l'intégrité de la forme.
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.
Explore la coordination et l'apprentissage dans des systèmes multiagents distribués, couvrant les lois sociales, l'échange de tâches, la satisfaction des contraintes et les algorithmes de coordination.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Couvre les bases de l'optimisation contrainte, y compris les directions tangentes, les sous-problèmes de la région de confiance et les conditions d'optimalité nécessaires.
