Optimisation pour le Machine Learning: Descente plus rapide

Cette séance de cours couvre le concept de descente de gradient plus rapide dans l'optimisation pour l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente de gradient projetée. Il examine la possibilité d'une diminution exponentielle des erreurs, des fonctions fortement convexes, des fonctions lisses et fortement convexes et des propriétés de la projection. La séance de cours explique également l'algorithme de descente projetée du gradient, son idée de projeter sur un ensemble après chaque étape, et les résultats de descente projetée du gradient sur des ensembles fermés et convexes. En outre, il explore les problèmes d'optimisation restreints et la transformation de ces problèmes en des problèmes sans contrainte.