Couvre les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes et non convexes, y compris la minimisation convexe lisse sans contrainte, lestimation de la vraisemblance maximale, et des exemples comme la régression de crête et la classification dimage.
Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
Explore la descente de gradient stochastique, couvrant les taux de convergence, l'accélération et les applications pratiques dans les problèmes d'optimisation.
Explore les méthodes d'optimisation, y compris la convexité, la descente en gradient et la minimisation non convexe, avec des exemples comme l'estimation de la probabilité maximale et la régression des crêtes.
Introduit des opérateurs proximaux, des méthodes de gradient et une optimisation contrainte, explorant leur convergence et leurs applications pratiques.
Explore la descente progressive stochastique avec la moyenne, la comparant avec la descente progressive, et discute des défis dans l'optimisation non convexe et les techniques de récupération clairsemées.
Explore les conditions KKT dans l'optimisation convexe, couvrant les problèmes doubles, les contraintes logarithmiques, les moindres carrés, les fonctions matricielles et la sous-optimalité de la couverture des ellipsoïdes.
Introduit des opérateurs proximaux et des méthodes de gradient conditionnel pour les problèmes convexes composites de minimisation dans l'optimisation des données.
Explore les modèles de signaux concis, la détection compressive, la parcimonie, les normes atomiques et la minimisation non lisse en utilisant la descente de sous-gradient.
Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
Explore l'apprentissage machine contradictoire, couvrant la génération d'exemples contradictoires, les défis de robustesse et des techniques telles que la méthode Fast Gradient Sign.
