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Explore l'impact du bruit de gradient sur les algorithmes d'optimisation, en se concentrant sur les fonctions de risque lisses et non lisses et la dérivation des moments de bruit de gradient.
Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.
Explore l'analyse stochastique de la descente et du champ moyen dans les réseaux neuraux à deux couches, en mettant l'accent sur leurs processus itératifs et leurs fondements mathématiques.
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.
Introduit des opérateurs proximaux, des méthodes de gradient et une optimisation contrainte, explorant leur convergence et leurs applications pratiques.
Explore l'optimisation de conception de faible puissance dans les transistors MOSFET, en se concentrant sur les coefficients d'inversion et l'efficacité de transconductance pour une performance maximale.
