Explore les résultats élémentaires en optimisation convexe, y compris les coques affines, convexes et coniques, les cônes appropriés et les fonctions convexes.
Introduit l'optimisation convexe, couvrant les ensembles convexes, les concepts de solution et les méthodes numériques efficaces en optimisation mathématique.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
Sur Convex Optimization couvre l'organisation des cours, les problèmes d'optimisation mathématique, les concepts de solution et les méthodes d'optimisation.
Couvre les techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité, les algorithmes et leurs applications pour assurer une convergence efficace vers les minima mondiaux.
Couvre les bases de l'optimisation convexe, y compris les problèmes mathématiques, les minimiseurs et les concepts de solution, en mettant l'accent sur des méthodes efficaces et des applications pratiques.
Discute des techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la descente de gradient stochastique et ses applications dans les problèmes contraints et non convexes.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
Introduit l'optimisation convexe à travers des ensembles et des fonctions, couvrant les intersections, exemples, opérations, gradient, Hessian, et applications du monde réel.
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.