Taylor Expansion et fonctions convexes

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Proximal Gradient Descent: Techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique

Discute de la descente du gradient proximal et de ses applications dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.

Mathématiques des données: Optimisation des bases

Couvre les bases de l'optimisation, y compris les normes, la continuité Lipschitz, et les concepts de convexité.

Taylor polynômes et propriétés de la fonction

Couvre les polynômes de Taylor, les propriétés de fonction, les intégrales doubles, les dérivées partielles et les limites de fonction.

Transport optimal : théorème de Rockafellar

Explore le théorème de Rockafellar dans un transport optimal, en se concentrant sur la monotonicité c-cyclique et les fonctions convexes.

Calcul intégral multivariable

Couvre le calcul intégral multivariable, y compris les cuboïdes rectangulaires, les subdivisions, les sommes du Douboux, le théorème de Fubini et l'intégration sur des ensembles délimités.

Fonctions de convex

Couvre les propriétés et les opérations des fonctions convexes.

Fonctions continues sur l'intervalle fermé

Examine les fonctions continues à intervalles fermés, en soulignant l'importance de comprendre les définitions pour la continuité.

Fonctions et dérivés

Explore la continuité, la différentiabilité, la limite et les extrema des fonctions dans de multiples variables.