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Cette séance de cours couvre les algorithmes d'optimisation, en mettant l'accent sur Proximal Gradient Descent et ses variations, telles que Proximal GD avec différentes tailles de pas et applications. L'instructeur discute des fondements théoriques et des implémentations pratiques de ces algorithmes.
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