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Algorithme Metropolis : Optimisation et approche probabiliste

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Séances de cours associées (52)

Techniques d'optimisation: Convexité et algorithmes dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Chaîne Monte Carlo: Motivation et Algorithme Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la motivation et l'algorithme derrière la méthode Monte Carlo Chain.

Introduction à l’optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'algèbre linéaire, du calcul et de l'optimisation dans les espaces euclidien, en mettant l'accent sur la puissance de l'optimisation en tant qu'outil de modélisation.

Bases d'optimisation : Optimisation sans contrainte et descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases d'optimisation, y compris l'optimisation sans contrainte et les méthodes de descente de gradient pour trouver des solutions optimales.

Programmation semi-définie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la programmation et l'optimisation semi-définies sur des cônes semi-définis positifs.

Inégalités ou contraintes d’égalité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les contraintes d'inégalité ou d'égalité et les conditions d'optimalité nécessaires dans les problèmes d'optimisation.

Principes d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes d'optimisation, y compris l'optimisation linéaire, les réseaux et les exemples de recherche concrets dans le transport.

Techniques d'optimisation: fonctions de descente de gradient et convexes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Algorithmes d'optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les algorithmes d'optimisation, en se concentrant sur Proximal Gradient Descent et ses variations.

Programmation dynamique: combien de façons de faire le changement Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Démontrer une programmation dynamique pour trouver le nombre de façons de faire le changement en utilisant différentes dénominations de pièces.

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.

Bases de la programmation linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la dérivation de la représentation linéaire de base du programme, la recherche de solutions et l'exploration de l'optimalité.

Théorème des multiplicateurs Lagrange Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le Lagrange Multipliers Theorem et ses applications dans la recherche d'extrema.

Optimisation : problèmes de volume Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les problèmes de volume contraint en utilisant les multiplicateurs de Lagrange pour trouver des extrema sous contraintes dans divers exemples.

Valeurs extrêmes et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les valeurs extrêmes, les conditions d'optimisation, les ensembles réalisables et la formation de partition pour l'optimisation.

Programmation dynamique: Séquence Steinitz Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la programmation dynamique avec la séquence Steinitz pour optimiser les solutions efficacement.

Proximal Gradient Descent: Techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute de la descente du gradient proximal et de ses applications dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.

Programmation linéaire: Résoudre les LP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le processus de résolution des programmes linéaires (LP) à l'aide de la méthode simplex.

Descente de gradient plus rapide: Techniques d'optimisation projetées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre des méthodes de descente de gradient plus rapides et une descente de gradient projetée pour une optimisation contrainte dans l'apprentissage automatique.

Optimisation en ingénierie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes d'optimisation en ingénierie, couvrant les variables de décision, les contraintes et diverses techniques de résolution.

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