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Méthodes de descente et méthode de Newton avec recherche par ligne
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Séances de cours associées (28)
Lipschitz continu Hesse et méthode de Newton
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Explore la convergence de la méthode de Newton et de l'algorithme CG pour résoudre des équations linéaires.
Descente Coordonnée : Stratégies d’optimisation
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Explore coordonner les stratégies d'optimisation de descente, en mettant l'accent sur la simplicité dans l'optimisation grâce à des mises à jour coordonnées et en discutant des implications des différentes approches.
Méthode Richardson : Solvants itératifs préconditionnés
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Couvre la méthode Richardson pour résoudre les systèmes linéaires avec des résolveurs itératifs préconditionnés et introduit la méthode de gradient.
Méthodes itératives pour les équations linéaires
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Introduit des méthodes itératives pour résoudre les équations linéaires et discute de la méthode de gradient pour minimiser les erreurs.
Optimisation convexe: Algorithmes de gradient
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Couvre les problèmes d'optimisation convexe et les algorithmes basés sur le gradient pour trouver le minimum global.
TR convergence globale (fin) + CG
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Couvre la méthode de la région de confiance et introduit la méthode des gradients conjugués tronqués.
Proximal Gradient Descent: Techniques d'optimisation dans l'apprentissage automatique
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Discute de la descente du gradient proximal et de ses applications dans l'optimisation des algorithmes d'apprentissage automatique.
Effet des erreurs d'arrondi dans les systèmes linéaires
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Explore l'effet des erreurs d'arrondi dans la résolution des systèmes linéaires à l'aide de la méthode de factorisation LU.
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