Couvre la définition et les propriétés des fonctions différentes, en mettant l'accent sur la différenciation, les limites, la continuité et les dérivés partiels.
Fournit un aperçu des techniques d'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient et les propriétés des fonctions convexes dans l'apprentissage automatique.
Couvre l'existence de solutions pour le problème de Poisson-Dirichlet, en se concentrant sur la démonstration que certaines conditions s'appliquent aux fonctions continues délimitées localement et à Hlder.
Explore les critères de monotonie, la règle de L'Hopital et la continuité de Lipschitz dans les fonctions différentiables et les réseaux neuronaux profonds.