Connexion
Souvenir
Inscription
Questions
Sans réponse
Catégories
Utilisateurs
Poser une question
Fidle
Poser une question
Apprentissage -> Est-ce qu'on utilise parfois le Hessien (vrai Newton) ou plutôt le gradient avec des Quasi-newton ?
0
votes
posée
par
Antoine Collet
08 décembre 2022
dans
Séquence 4
Apprentissage -> Est-ce qu'on utilise parfois le hessien (Newton) ou plutôt le gradient avec des quasi-newton (type L-BFGSB) ?
training
batch
Votre réponse
Votre nom à afficher (en option)
Envoyez-moi un e-mail à cette adresse si ma réponse est sélectionnée ou commentée
Envoyez-moi un e-mail si ma réponse est sélectionnée ou commentée
Vie privée : votre adresse de messagerie ne sera utilisée que pour l'envoi de ces notifications .
Vérification anti-spam
Pour éviter cette vérification à l'avenir,
Connectez vous
ou
inscrivez vous
.
1
Réponse
+1
vote
répondu
par
Jean-Eric C.
08 décembre 2022
sélectionné
par
hunoutl[IDRIS]
05 janvier 2023
Meilleure réponse
Dans certaines applications en basse dimension oui: voir la librairie sklearn.
commentée
par
antoine.collet
(
120
points)
15 décembre 2022
Ok merci bcp pour la réponse !
Votre commentaire sur cette réponse
Votre nom à afficher (en option)
Envoyez-moi un e-mail à cette adresse si un commentaire est ajouté après le mien
Envoyez-moi un e-mail si un commentaire est ajouté après le mien
Vie privée : votre adresse de messagerie ne sera utilisée que pour l'envoi de ces notifications .
Vérification anti-spam
Pour éviter cette vérification à l'avenir,
Connectez vous
ou
inscrivez vous
.
Catégories
Toutes les catégories
Attestations
(14)
Installation FIDLE
(19)
01 - Bases, concepts et histoire
(57)
02 - L’enfer des données, des modèles et des représentations...
(21)
03 - Démo et Illustration
(8)
04 - AI, droit, société et éthique
(5)
05 - Mathématiques, gradients everywhere !!!
(6)
06 - Méthodologie des modèles/apprentissage + fine-tuning + TP
(10)
07 - Réseaux convolutifs CNN
(9)
08 - RNN et Embedding
(10)
09 - Transformers
(13)
10 - Graph Neural Network (GNN)
(10)
11 - Autoencodeur (AE)
(3)
12 - Variational Autoencoder (VAE)
(2)
13 - Generative Adversarial Networks (GAN)
(5)
14 - Diffusion Model (DM)
(3)
15 - Deep Reinforcement Learning (DRL)
(2)
16 - Physics Informed Neural Networks (PINNS)
(4)
17 - Optimisation de l'apprentissage
(2)
18 - Passer à la vitesse supérieure : l’accélération matérielle
(0)
19 - Multi-modalité
(1)
2nd JDLS
(0)
Archives 2022/2023
(77)
Installation Fidle
(61)
Attestation
(13)
Présentation de saison
(11)
Séquence 1
(29)
Séquence 2
(81)
Séquence 3
(52)
Séquence 4
(27)
Séquence 4 : TP
(3)
Séquence 5
(16)
Séquence 6
(20)
Séquence 7
(19)
Séquence 8
(35)
Séquence 9
(12)
Séquence 10
(11)
Séquence 11
(19)
Séquence 13
(9)
Séquence 14
(7)
Séquence 15
(7)
Séquence 16
(11)
Séquence 17
(5)
Séquence 18
(6)
Séquence 19
(5)
JDLS 2023
(3)
Bienvenue sur Fidle Q&A, où vous pouvez poser des questions et recevoir des réponses d'autres membres de la communauté.
...
