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Explore le transport optimal, les flux de gradient, le schéma implicite d'Euler et l'équation de la chaleur dans le contexte de la fonction d'énergie de Dirichlet.
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 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.
