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Séance de cours
Optimisation convexe: Algorithmes de gradient
Description
Cette séance de cours couvre les problèmes d'optimisation convexe, l'algorithme de descente le plus raide, la méthode de Newton et la méthode du gradient conjugué. Il explique comment trouver le minimum global d'une fonction convexe en utilisant des algorithmes basés sur le gradient et discute des stratégies pour améliorer la convergence.
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