Séance de cours

Convexité et Jacobiens

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Dans cours

EE-556: Mathematics of data: from theory to computation

This course provides an overview of key advances in continuous optimization and statistical analysis for machine learning. We review recent learning formulations and models as well as their guarantees

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de convexité, les Jacobiens, et leurs applications dans l'optimisation. Il explique la matrice jacobienne pour les fonctions vectorielles, la règle de la chaîne via les Jacobiens, et des exemples de fonctions de perte quadratique et logistique. La séance de cours se penche également sur la convexité des ensembles et des fonctions, les subdifférenciations et les taux de convergence des séquences. Il discute fortement des fonctions convexes, des gradients de Lipschitz et des propriétés des fonctions convexes. La présentation se termine par des exemples de taux de convergence et des conseils sur des sujets avancés comme la convexité des étoiles et l'invexité.

Enseignant·e

Volkan Cevher

Volkan Cevher received the B.Sc. (valedictorian) in electrical engineering from Bilkent University in Ankara, Turkey, in 1999 and the Ph.D. in electrical and computer engineering from the Georgia Institute of Technology in Atlanta, GA in 2005. He was a Research Scientist with the University of Maryland, College Park from 2006-2007 and also with Rice University in Houston, TX, from 2008-2009. Currently, he is an Associate Professor at the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne and a Faculty Fellow in the Electrical and Computer Engineering Department at Rice University. His research interests include machine learning, signal processing theory, optimization theory and methods, and information theory. Dr. Cevher is an ELLIS fellow and was the recipient of the Google Faculty Research award in 2018, the IEEE Signal Processing Society Best Paper Award in 2016, a Best Paper Award at CAMSAP in 2015, a Best Paper Award at SPARS in 2009, and an ERC CG in 2016 as well as an ERC StG in 2011.

Source officielle

Concepts associés (32)

Ensembles disjoints

vignette|Trois ensembles disjoints En mathématiques, deux ensembles sont dits disjoints s'ils n'ont pas d'éléments en commun. Par exemple, et sont deux ensembles disjoints. De manière formelle, deux ensembles A et B sont disjoints si leur intersection est l'ensemble vide, c'est-à-dire si (Dans le cas contraire, on dit que A et B « se rencontrent ».) Cette définition s'étend à une famille d'ensembles. Les ensembles d'une famille sont dits disjoints deux à deux ou mutuellement disjoints si deux ensembles quelconques de cette famille sont disjoints.

Fonction trigonométrique

thumb|upright=1.35|Toutes les valeurs des fonctions trigonométriques d'un angle θ peuvent être représentées géométriquement. En mathématiques, les fonctions trigonométriques permettent de relier les longueurs des côtés d'un triangle en fonction de la mesure des angles aux sommets. Plus généralement, ces fonctions sont importantes pour étudier les triangles et les polygones, les cercles (on les appelle alors fonctions circulaires) et modéliser des phénomènes périodiques.

Family of sets

In set theory and related branches of mathematics, a collection of subsets of a given set is called a family of subsets of , or a family of sets over More generally, a collection of any sets whatsoever is called a family of sets, set family, or a set system. A family of sets may be defined as a function from a set , known as the index set, to , in which case the sets of the family are indexed by members of .

Fonction elliptique de Jacobi

En mathématiques, les fonctions elliptiques de Jacobi sont des fonctions elliptiques d'une grande importance historique. Introduites par Carl Gustav Jakob Jacobi vers 1830, elles ont des applications directes, par exemple dans l'équation du pendule. Elles présentent aussi des analogies avec les fonctions trigonométriques, qui sont mises en valeur par le choix des notations sn et cn, qui rappellent sin et cos. Si les fonctions elliptiques thêta de Weierstrass semblent mieux adaptées aux considérations théoriques, les problèmes physiques pratiques font plus appel aux fonctions de Jacobi.

Analyse convexe

L'analyse convexe est la branche des mathématiques qui étudie les ensembles et les fonctions convexes. Cette théorie étend sur beaucoup d'aspects les concepts de l'algèbre linéaire et sert de boîte à outils en analyse et en analyse non lisse. Elle s'est beaucoup développée du fait de ses interactions avec l'optimisation, où elle apporte des propriétés particulières aux problèmes qui y sont étudiés. Certains voient la naissance de l'analyse convexe « moderne » dans l'invention des notions de sous-différentiel, d'application proximale et d'inf-convolution dans les années 1962-63.

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Explore les ensembles définis de manière récursive, les nombres naturels, les chaînes, les fonctions, la concaténation de chaînes et les formules bien formées.

Fonctions: Définitions et notations

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