Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Explore la preuve de convergence de la descente de gradient stochastique avec des fonctions fortement convexes et l'impact de la taille des pas sur les propriétés de convergence.
Discute des techniques d'optimisation avancées, en se concentrant sur des méthodes de descente de gradient plus rapides et projetées dans l'apprentissage automatique.
