Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Discute de la descente de gradient stochastique et de son application dans l'optimisation non convexe, en se concentrant sur les taux de convergence et les défis de l'apprentissage automatique.
Explore les algorithmes d'optimisation composite, y compris les opérateurs proximaux et les méthodes de gradient, avec des exemples et des limites théoriques.
Explore la descente de gradient stochastique, couvrant les taux de convergence, l'accélération et les applications pratiques dans les problèmes d'optimisation.
Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.
Explore les biais implicites, la descente de gradient, la stabilité dans les algorithmes d'optimisation et les limites de généralisation dans l'apprentissage automatique.
Introduit des opérateurs proximaux et des méthodes de gradient conditionnel pour les problèmes convexes composites de minimisation dans l'optimisation des données.
