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Concept

Stochastic optimization

Séances de cours associées (32)

Réduction des écarts dans l'apprentissage profond

Explore les techniques de réduction de la variance dans l'apprentissage profond, couvrant la descente en gradient, la descente en gradient stochastique, la méthode SVRG, et la comparaison des performances des algorithmes.

Optimiser les fonctions de perte: Gradient Descent Variants

Explore les arrêts précoces en descente de gradient et les variantes pour une optimisation plus rapide.

Simulation stochastique : introduction et modèle de file d'attente G/G/1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le cours de simulations stochastiques, le modèle de file d'attente G/G/1, la finance computationnelle, les statistiques, la physique et l'inférence bayésienne.

Simulation stochastique : événements rares et crude Monte Carlo Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la simulation stochastique, les événements rares et la méthode Crude Monte Carlo, en soulignant l'importance des seuils et des expressions de forme fermée.

Simulation stochastique : Quantification de l'incertitude Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la quantification de l'incertitude à l'aide des méthodes de Quasi Monte Carlo et des mesures des écarts pour l'approximation intégrale et l'estimation du volume.

Réduction des écarts : stratégies et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des techniques de réduction de la variance dans la simulation stochastique, en se concentrant sur les stratégies d'allocation et les algorithmes de génération de répliques.

Conceptions factorielles fractionnelles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les conceptions factorielles fractionnaires, des types à l'analyse et à la construction de modèles.

Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la formation et l'optimisation des réseaux neuronaux, en abordant des défis tels que les fonctions de perte non convexes et les minima locaux.

Réseaux profonds et convolutifs : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

Simulation stochastique : Méthode Monte Carlo Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les propriétés et les estimations d'erreurs de la méthode de Monte Carlo en simulation stochastique.

SGD et analyse moyenne sur le terrain Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse stochastique de la descente et du champ moyen dans les réseaux neuraux à deux couches, en mettant l'accent sur leurs processus itératifs et leurs fondements mathématiques.

Optimisation d'entier Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les problèmes d'optimisation, l'emballage minimal et les limites dans l'optimisation d'entier.