Passer au contenu principal
Graph
Search
fr
|
en
Se Connecter
Recherche
Tous
Catégories
Concepts
Cours
Séances de cours
MOOCs
Personnes
Exercices
Publications
Start-ups
Unités
Afficher tous les résultats pour
Accueil
Séance de cours
Optimisation convexe: descente de gradient
Graph Chatbot
Séances de cours associées (26)
Précédent
Page 3 sur 3
Suivant
La dualité conjuguée : comprendre l’optimisation convexe
Explore la dualité conjuguée dans l'optimisation convexe, couvrant les hyperplans faibles et soutenants, les sous-gradients, l'écart de dualité et les conditions de dualité fortes.
Cônes des ensembles convexes
Explore l'optimisation sur les ensembles convexes, y compris les points KKT et les cônes tangents.
Optimisation du convex
Introduit l'optimisation convexe, en mettant l'accent sur l'importance de la convexité dans les algorithmes et les problèmes d'optimisation.
Distributions et dérivés
Couvre les distributions, les dérivés, la convergence et les critères de continuité dans les espaces de fonctions.
Algorithmes et croissance des fonctions
Couvre les algorithmes d'optimisation, l'appariement stable et la notation Big-O pour l'efficacité de l'algorithme.
Ensembles convexes : théorie et applications
Explore les ensembles convexes, leurs propriétés et leurs applications en optimisation.