Optimisation des taux de convergence: descente progressive accélérée
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Explore les algorithmes d'optimisation primal-dual pour les problèmes de minimax convexe-concave, en discutant des propriétés de convergence et des applications.
Couvre l'optimisation sur les collecteurs, la fluidité, les outils nécessaires à l'optimisation, et les algorithmes avancés utilisant les connexions Hessians et Riemannian.
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Couvre l'algorithme de descente en gradient, visant à minimiser une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction de la diminution la plus raide.
Explore les compromis d'optimisation, la réduction de la variance, la dimension statistique et l'analyse de convergence dans les algorithmes d'optimisation.
Explore les bases de l'optimisation telles que les normes, la convexité et la différentiabilité, ainsi que les applications pratiques et les taux de convergence.
