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 techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique, en se concentrant sur la convexité et ses implications pour une résolution efficace des problèmes.
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.
Fournit un aperçu des techniques d'optimisation, en se concentrant sur la descente de gradient et les propriétés des fonctions convexes dans l'apprentissage automatique.
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.
Couvre les méthodes d'optimisation, les garanties de convergence, les compromis et les techniques de réduction de la variance en optimisation numérique.
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.
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 des méthodes d'optimisation telles que la descente de gradient et les sous-gradients pour la formation de modèles d'apprentissage automatique, y compris des techniques avancées telles que l'optimisation d'Adam.
Explore le rôle du calcul dans les mathématiques de données, en mettant l'accent sur les méthodes itératives, l'optimisation, les estimateurs et les principes d'ascendance.
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.
Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.
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.
Explore l'optimalité des taux de convergence dans l'optimisation convexe, en mettant l'accent sur la descente accélérée des gradients et les méthodes d'adaptation.
Introduit des bases d'optimisation, couvrant la régression logistique, les dérivés, les fonctions convexes, la descente de gradient et les méthodes de second ordre.
Discute de la descente de gradient stochastique et de son application dans l'optimisation non convexe, en se concentrant sur les taux de convergence et les défis de l'apprentissage automatique.
