Optimisation pour le Machine Learning: Descente plus rapide

Cette séance de cours couvre le concept de descente de gradient plus rapide dans l'optimisation pour l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur la descente de gradient projetée. Il examine la possibilité d'une diminution exponentielle de l'erreur, de fonctions fortement convexes et de l'application d'une descente projetée du gradient dans des problèmes d'optimisation limitée. La séance de cours explore également les propriétés de la projection, les fonctions de Lipschitz convex et l'efficacité de la descente de gradient sur les ensembles fermés et convexes.