Introduit Manopt, une boîte à outils pour l'optimisation sur les manifolds, couvrant le gradient et les contrôles hessiens, les appels de solveur et la mise en cache manuelle.
Explore les raisons de l'abondance des points de selle dans l'optimisation de l'apprentissage en profondeur, en mettant l'accent sur les arguments statistiques et géométriques.
Couvre les équations différentielles partielles, les Hessiens, et le Théorème de la fonction implicite, avec un accent sur la résolution des questions d'examen.
Explore la nature des points extremum dans les fonctions de la classe e2 autour du point (0,0), en soulignant l'importance de comprendre leur comportement dans le voisinage.
Explore le Théorème de Fonction Implicite, supportant les hyperplans, les extrèmes locaux et les dérivés d'ordre supérieur, se terminant par la classification des points stationnaires.
