Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
Explore l'optimalité des taux de convergence dans l'optimisation convexe, en mettant l'accent sur la descente accélérée des gradients et les méthodes d'adaptation.
Explore les compromis d'optimisation, la réduction de la variance, la dimension statistique et l'analyse de convergence dans les algorithmes d'optimisation.
Explore les gradients conjugués tronqués pour résoudre le sous-problème de la région de confiance dans l'optimisation sur les collecteurs efficacement.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
