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Volkan Cevher se penche sur les mathématiques de l’apprentissage profond, explorant la complexité des modèles, les compromis de risque et le mystère de la généralisation.
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Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
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