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Couvre l'optimalité des taux de convergence dans les méthodes de descente en gradient accéléré et stochastique pour les problèmes d'optimisation non convexes.
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Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, les algorithmes, la convergence et les applications dans l'optimisation non convexe et la déconvolution d'image.
Explore les méthodes d'optimisation primal-dual, en mettant l'accent sur les techniques de gradient lagrangien et leurs applications dans l'optimisation des données.
Explore l'apprentissage par machine contradictoire, les réseaux d'adversaires génériques et les défis des exemples d'adversaires dans l'optimisation des données.
Explore l'optimisation primaire-duelle, la conjugaison des fonctions, la dualité forte, et les méthodes de pénalité quadratique en mathématiques de données.
