Séance de cours

Analyse des régions de confiance avec des étapes de Cauchy

Dans cours
DEMO: dolore ad
Nostrud ipsum tempor exercitation sint sint voluptate ut veniam id. Fugiat voluptate laborum aute laboris est qui ipsum Lorem et. Culpa aliquip irure enim veniam reprehenderit eu reprehenderit.
Connectez-vous pour voir cette section
Description

Cette séance de cours couvre l'analyse des régions de confiance avec des étapes de Cauchy, en se concentrant sur les conditions de convergence et le calcul du ratio de l'amélioration réelle par rapport au modèle. L'instructeur explique le concept de régions de confiance, l'étape de Cauchy et le processus d'acceptation ou de rejet des itérations suivantes provisoires en fonction de certains critères. La séance de cours souligne l'importance de toujours effectuer au moins aussi bien que Cauchy et donne un aperçu des implications des différents scénarios sur le processus d'optimisation.

Enseignant
ad sunt amet cillum
Exercitation anim eiusmod eiusmod dolore. Ullamco dolor veniam irure aute quis. Consectetur non esse proident ipsum esse sint pariatur ad ea nostrud pariatur amet culpa officia. Lorem pariatur officia do excepteur nulla eiusmod consectetur pariatur sunt consectetur velit. Nisi cillum exercitation mollit excepteur deserunt pariatur. Irure esse pariatur labore minim proident est incididunt deserunt veniam ullamco veniam mollit anim.
Connectez-vous pour voir cette section
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Séances de cours associées (84)
Séquence de résolution: définition d'une procédure
Explique la procédure systématique pour résoudre les organigrammes et les calculs de flux.
Descente progressive
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.
Faire confiance aux méthodes de la région: framework & algorithmes
Couvre les méthodes de la région de confiance, en se concentrant sur le cadre et les algorithmes.
Descente de gradient projetée et pénalité quadratique
Couvre les méthodes Projected Gradient Descent et Quadratic Penalty pour les problèmes d'optimisation.
Méthodes de descente et recherche de ligne: Finité de l'algorithme de recherche de ligneMOOC: Optimization: principles and algorithms - Linear optimization
Explore les conditions Wolfe pour les algorithmes de recherche de ligne et prouve la finitude du paramètre de recherche de ligne.
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.