Explore l'apprentissage automatique en chimie, se concentrant sur l'optimisation de la réaction bayésienne et le transfert du fardeau expérimental des humains aux machines.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
Explore l'optimisation combinatoire à l'aide d'un recuit simulé pour trouver les états du sol dans les systèmes frustrés et relever les défis de satisfaire toutes les interactions simultanément.
Explore les systèmes de contrôle moteur, couvrant les algorithmes, l'intégration de capteurs et les applications pratiques en robotique et en automatisation.
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.
