Séances de cours associées à Factorisation des matrices : Optimisation et évaluation

Couvre l'algorithme de descente de gradient pour l'optimisation, y compris les techniques d'arrêt précoce et de régularisation.

Explore l'inversion matricielle, les conditions d'invertibilité, l'unicité des matrices inverses et élémentaires pour l'inversion.

Explore la descente en gradient, les fonctions de perte et les techniques d'optimisation dans la formation en réseau neuronal.

Explore les conditions optimales de contrôle et de KKT pour une optimisation non linéaire avec des contraintes.