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Explique le processus de recherche d'une solution réalisable de base initiale pour les problèmes d'optimisation linéaire à l'aide de l'algorithme Simplex.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Explore la convexité de l'extension de Lovsz et la maximisation des fonctions sous-modulaires, en se concentrant sur l'extension des fonctions aux ensembles convexes et en prouvant leur convexité.
