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 Conjugate Gradient, couvrant les cas quadratiques et non linéaires, les conditions Wolfe, BFGS, les algorithmes CG et la symétrie matricielle.
Déplacez-vous dans des solutions itératives pour résoudre les problèmes de valeur propre, en abordant les critères d'utilisateur, les paramètres de convergence et les choix de méthode.
Explore les méthodes d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en mettant l'accent sur les gradients, les coûts et les efforts informatiques pour une formation efficace des modèles.
