Couvre le concept de descente de gradient dans les cas scalaires, en se concentrant sur la recherche du minimum d'une fonction en se déplaçant itérativement dans la direction du gradient négatif.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Explore les gradients conjugués tronqués pour résoudre le sous-problème de la région de confiance dans l'optimisation sur les collecteurs efficacement.
Explore le rôle du calcul dans les mathématiques de données, en mettant l'accent sur les méthodes itératives, l'optimisation, les estimateurs et les principes d'ascendance.
Explore l'optimalité des taux de convergence dans l'optimisation convexe, en mettant l'accent sur la descente accélérée des gradients et les méthodes d'adaptation.
Explore des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient, la recherche de lignes et la méthode de Newton pour une résolution efficace des problèmes.
