/cet_opt_met

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

Материалы курса "Методы оптимизации"

  1. Python tutorial
  2. Введение
  3. Выпуклые множества
  4. Отделимость и проекция, введение в векторное дифференцирование, автоматическое диференцирование с JAX
  5. Выпуклые функции
  6. Условия оптимальности
  7. Введение в теорию двойственности
  8. Условия Каруша-Куна-Таккера
  9. Введение в численные методы оптимизации и градиентный спуск (теория и практика)
  10. Методы ускорения градиентного спуска (метод сопряжённых градиентов, метод тяжёлого шарика и ускоренный градиентный метод)
  11. Введение в стохастичесике методы
  12. Метод Ньютона и квазиньютоновские методы (теория и практика)
  13. Метод проекции градиента, проксимальные методы и метод Франка-Вольфа (теория и практика)