Recherche en ligne: Optimisation des bases

Méthodes d'optimisation : discussion théorique

Explore les méthodes d'optimisation, y compris les problèmes sans contraintes, la programmation linéaire et les approches heuristiques.

Techniques d'optimisation : Convexity in Machine Learning

Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.

Optimisation sans contraintes : méthode de graduation

Couvre l'optimisation sans contraintes en utilisant la méthode de gradient pour trouver le minimum de la fonction.

Techniques d'optimisation: Descente de gradient stochastique et au-delà

Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.

Techniques d'optimisation: Convexité et algorithmes dans l'apprentissage automatique

Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.