Explore l'optimisation combinatoire à l'aide d'un recuit simulé pour trouver les états du sol dans les systèmes frustrés et relever les défis de satisfaire toutes les interactions simultanément.
Explore les réseaux maximisant l'information, priorisant les données pour maximiser le flux d'information et optimiser les itinéraires pour le rendement énergétique.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.
Explore les critères de convergence dans les algorithmes d'optimisation, en soulignant l'importance des conditions d'arrêt et de l'attention portée aux grandes valeurs.
