Explore les conditions d'optimalité nécessaires et suffisantes pour les minima locaux sur les collecteurs, en mettant l'accent sur les points critiques de deuxième ordre.
Explore l'optimisation pratique en utilisant Manopt pour les collecteurs, couvrant les contrôles de gradient, les erreurs d'approximation, et les calculs Hessian.
Explore la convexité géodésique et son extension à l'optimisation sur les collecteurs, soulignant la préservation du fait clé que les minima locaux impliquent des minima globaux.
Explore les méthodes de descente des gradients pour optimiser les fonctions sur les collecteurs, en mettant l'accent sur les petites garanties de gradient et la convergence globale.
Explore la méthode de Newton pour optimiser les fonctions sur les collecteurs à l'aide d'informations de deuxième ordre et discute de ses inconvénients et de ses corrections.
Explore des méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient et les sous-gradients pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, y compris des techniques avancées telles que l'optimisation d'Adam.
Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.
