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Pourquoi y a-t-il autant de points de selle? : Paysage de perte et méthodes d'optimisation

Explore les raisons de l'abondance des points de selle dans l'optimisation de l'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur les arguments statistiques et géométriques.

Points stationnaires et points de selle

Explore les points stationnaires, les points de selle, les matrices symétriques et les propriétés orthogonales en optimisation.

Théorème de gradient de Lipschitz

Couvre le théorème du gradient de Lipschitz et ses applications dans l'optimisation des fonctions.

Descente de gradient: Lipschitz Continuity

Explore la continuité de Lipschitz dans l'optimisation de descente de gradient et ses implications sur l'optimisation de fonction.

Fonction de partition torsadée: Instanton Pre-factor

Explore le pré-facteur d'instanton, la fonction de partition tordue et l'intégration en mode zéro.

Détermination des points d'extrémité locaux

Se concentre sur la détermination des points extrêmes locaux des fonctions à travers divers exemples.

Extrémités locales des fonctions dans le calcul multivariable

Revisite les extrémités locales et absolues des fonctions multivariables, en mettant l'accent sur les points critiques et leur classification.

Nature des points extrêmes

Couvre la nature des points extrêmes et leur classement comme points stationnaires ou de selle.

Équations d'Euler-Lagrange

Couvre la dérivation et lapplication des équations dEuler-Lagrange pour les problèmes doptimisation dans lanalyse mathématique.

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