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Séances de cours associées (32)

Optimisation des taux de convergence: descente progressive accélérée

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.

Descente au gradient : principes et applications

Couvre la descente de gradient, ses principes, ses applications et ses taux de convergence en optimisation pour l'apprentissage automatique.

Limites des développements : redécouvrir MOOC: Analyse I MOOC: Analyse I (partie 6) : Etudes des fonctions, développements limités

Explique la procédure pour trouver des limites de fonctions et de séries.

Convexité et Jacobiens

Explore la convexité, les Jacobiens, les subdifférenciations et les taux de convergence dans l'optimisation et l'analyse des fonctions.

Résumé d'Ewald: Interactions à longue portée et correction de l'auto-interaction

Explore la sommation d'Ewald pour les interactions à longue portée et la correction d'auto-interaction dans l'espace de Fourier et l'espace réel.

Intégration numérique : la règle de Simpson Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduction de la règle de Simpson pour l'intégration numérique et extrapolation de Richardson pour l'amélioration de la précision.

Calcul, vérification et validation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la vérification et la validation dans les simulations CFD, en se concentrant sur l'extrapolation de Richardson et la vérification de l'exactitude.

Estimation des erreurs et intégration numérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation des erreurs dans l'intégration numérique et ses applications dans la prévision, en mettant l'accent sur la méthode de Romberg et l'extrapolation de Richardson.

Analyse numérique : Équations non linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse numérique des équations non linéaires, en mettant l'accent sur les critères de convergence et les méthodes comme la bisection et l'itération à point fixe.

Descente de gradient: Arrêt précoce et descente de gradient stochastique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la descente en pente avec arrêt précoce et descente en pente stochastique pour optimiser l'entraînement du modèle et éviter les surajustements.

Méthode de Newton: Optimisation et Indéfinité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la méthode d'optimisation de Newton et discute des mises en garde de l'indéfinissité dans les problèmes d'optimisation.

Raccord de courbe: Interpolation polynomiale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'ajustement de la courbe via l'interpolation polynomiale, la stabilité, les erreurs et l'impact de la distribution des nœuds.