Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Explore l'optimisation non convexe dans l'apprentissage profond, couvrant les points critiques, la convergence SGD, les points de selle et les méthodes de gradient adaptatif.
Explore l'optimisation des réseaux neuronaux, y compris la rétropropagation, la normalisation des lots, l'initialisation du poids et les stratégies de recherche d'hyperparamètres.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.
Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.
