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.
Explore les techniques d'optimisation avancées pour les modèles d'apprentissage automatique, en se concentrant sur les méthodes de gradient adaptatifs et leurs applications dans les problèmes d'optimisation non convexe.
Explore l'impact du bruit de gradient sur les algorithmes d'optimisation, en se concentrant sur les fonctions de risque lisses et non lisses et la dérivation des moments de bruit de gradient.
Explore la factorisation matricielle dans les systèmes de recommandation, couvrant l'optimisation, les mesures d'évaluation et les défis liés à la mise à l'échelle.
Explore l'optimisation de la modélisation neuronale, en abordant les paramètres sous-constraintes, les fonctions de conditionnement physique et l'adaptation réussie des modèles de tir.
Explore l'optimisation non linéaire, en se concentrant sur la méthode de Newton et les méthodes de descente pour trouver des solutions optimales efficacement.
Explore les critères de convergence dans les algorithmes d'optimisation, en soulignant l'importance des conditions d'arrêt et de l'attention portée aux grandes valeurs.
Explique la descente en pente avec arrêt précoce et descente en pente stochastique pour optimiser l'entraînement du modèle et éviter les surajustements.
