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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.

Optimisation polynomiale : SOS et SDP Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la somme des polynômes carrés et la programmation semi-définie dans l'optimisation polynomiale, permettant l'approximation des polynômes non convexes avec SDP convexe.

Convex Polyhedra et programmes linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore polyèdre convexe, programmes linéaires, et leur importance d'optimisation.

ALM avec inégalités : les prochaines étapes de l’optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la méthode lagrangienne augmentée avec des contraintes d'égalité et d'inégalité dans l'optimisation, en soulignant l'importance des variables slack.

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.

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.

Jeux multi-étapes: Forme étendue et stratégies de rétroaction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les jeux en plusieurs étapes, en se concentrant sur la forme et les stratégies de rétroaction, y compris les équilibres de Nash et les méthodes d'induction en arrière.

Méthode Simplex : Phase 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Déplacez-vous dans la deuxième phase de la méthode simplex, en mettant l'accent sur les opérations matricielles pour résoudre les problèmes d'optimisation avec des contraintes.

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