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Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
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.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Couvre les méthodes de solution pour réduire au minimum les convexes composites et explore des exemples comme les moindres carrés régularisés et la récupération de phase.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
