Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore l'optimisation adaptative efficace dans la mémoire pour l'apprentissage à grande échelle et les défis de la mémoire dans la formation de grands modèles.
Explore l'optimisation robuste par l'approximation polynôme et les ensembles d'incertitude, y compris des programmes linéaires robustes et des astuces d'optimisation.
Explore l'optimisation non linéaire, en se concentrant sur la méthode de Newton et les méthodes de descente pour trouver des solutions optimales efficacement.
Couvre le débruitage et la reconstruction d'images en utilisant une minimisation totale des variations et discute des effets visuels des différentes forces de régularisation.
Explore l'apprentissage de la solution du noyau en optimisation convexe, en se concentrant sur la prédiction des sorties à l'aide d'un classificateur linéaire et en abordant les problèmes numériques possibles.
Explore la convexification des problèmes non convexes grâce à des astuces sur le noyau, à l'interprétation de la sensibilité et à la réduction de la dimensionnalité non linéaire.
