Présente les méthodes Quasi-Newton pour l'optimisation, expliquant leurs avantages par rapport aux approches traditionnelles comme Gradient Descent et Newton's Method.
Explore la formation, l'optimisation et les considérations environnementales des réseaux neuronaux, avec des informations sur les clusters PCA et K-means.
