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Explore la méthode de la réplique pour déterminer les attentes de log z à mesure que n s'approche de zéro, en présentant des défis et des solutions mathématiques.
Introduit des ensembles, des fonctions et des preuves en mathématiques, couvrant l'égalité des ensembles, des sous-ensembles, des produits cartésiens et des ensembles de prédicats de vérité.
Introduit des opérateurs proximaux et des méthodes de gradient conditionnel pour les problèmes convexes composites de minimisation dans l'optimisation des données.
Se penche sur l'analyse des données topologiques, en mettant l'accent sur les fondements mathématiques des réseaux neuronaux et en explorant l'hypothèse multiple et l'homologie persistante.
Plongez dans l'optimisation du deep learning, les défis, les variantes SGD, les points critiques, les réseaux surparamétrés et les méthodes adaptatives.
