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Bruit de graduation : Risques lisses et non lisses

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Réseaux neuronaux : formation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Réseaux profonds et convolutifs : généralisation et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux profonds et convolutifs, couvrant la généralisation, l'optimisation et les applications pratiques dans l'apprentissage automatique.

Réseaux d'approvisionnement en énergie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des réseaux de flux, couvrant la structure du réseau neuronal, la formation, les fonctions d'activation et l'optimisation, avec des applications en prévision et finance.

Descente progressive Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept de descente de gradient, un algorithme universel utilisé pour trouver le minimum d'une fonction.

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.

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.

Faire confiance aux méthodes de la région: framework & algorithmes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes de la région de confiance, en se concentrant sur le cadre et les algorithmes.

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.

Réseaux neuronaux sous SGD Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les réseaux neuronaux formés sous la descente de gradient stochastique, discutant des couches cachées, de la fonction de perte carrée et de l'évolution des particules.

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.

La géométrie de l'optimisation linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Se penche sur la formulation d'optimisation linéaire, l'expansion de la capacité, l'investissement sous fiscalité et la gestion des revenus dans diverses industries.

Conception de guidage flexible Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la conception de guidages flexibles, en mettant l'accent sur l'analyse des structures avec des joints flexibles orthogonaux et l'optimisation à l'aide de colonnes flexibles.

Exécution distribuée : défis et stratégies Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les défis et les stratégies dans l'exécution distribuée et la planification collaborative pour une optimisation efficace du système.

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.

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.

Arbres de décision et forêts aléatoires: concepts et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Discute des arbres de décision et des forêts aléatoires, en se concentrant sur leur structure, leur optimisation et leur application dans les tâches de régression et de classification.

Deep Learning Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de l'apprentissage profond, y compris les représentations de données, le sac de mots, le prétraitement des données, les réseaux de neurones artificiels et les réseaux de neurones convolutifs.

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.

Lasso et MNIST Basics Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente la régularisation Lasso et son application à l'ensemble de données MNIST, en mettant l'accent sur la sélection des fonctionnalités et les exercices pratiques sur la mise en œuvre de la descente en gradient.

Optimisation convexe: descente de gradient Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la dimension VC, la descente de gradient, les ensembles convexes et les fonctions Lipschitz en optimisation convexe.

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