Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur Graph Search.
Cette séance de cours couvre la descente du gradient riemannien, en se concentrant sur les expansions de Taylor, les conditions d'optimalité du premier ordre, les modèles d'algorithmes, la recherche de lignes, la diminution suffisante, les conditions de régularité et les points critiques. Il traite également du comportement des minimiseurs locaux et du concept de points critiques. L'instructeur explique le retrait des fonctions par des rétractations, la définition de minimiseurs locaux et les conditions nécessaires pour qu'un point soit un point critique ou stationnaire. La séance de cours se termine par un théorème sur la séquence produite par la descente du gradient riemannien sous des hypothèses spécifiques.