Optimisation : descente de gradient et sous-gradients
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Explore la rupture des relations d'échelle linéaires dans la catalyse à travers des stratégies telles que le contrôle des ensembles, l'utilisation de ligands et l'introduction de complexités pour améliorer les performances.
Explore les algorithmes d'optimisation composite, y compris les opérateurs proximaux et les méthodes de gradient, avec des exemples et des limites théoriques.
Explore les méthodes de gradient adaptatif comme AdaGrad, AcceleGrad et UniXGrad, en se concentrant sur leurs taux d'adaptation et de convergence locaux.
