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Questions Bank (1540649 total)

Un cylindre est produit avec une dimension de 9,21mm, lorsque "?" est remplacé par "L", quelle est la tolérance de localisation acceptable pour le cylindre ?

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Quel est le nom de la pièce ? 

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Les directions de descente de deux itérations successives de la descente de gradient à pas optimal sont toujours orthogonales : la descente se fait en zigzaguant

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Quel est le lien entre le nombre de conditionnement de la matrice hessienne d'une fonction quadratique et la vitesse de convergence d'une descente de gradient à pas constant pour minimiser cette fonction quadratique ?

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Soit la fonction avec ,  et 

Le pas vérifie t-il le critère d'Armijo pour au point pour la direction de descente et pour (hyperparamètre d'atténuation de pente du critère d'Armijo) ?

Note : vous pouvez évidemment vous servir de Python/Jupyter pour répondre à cette question...

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L'utilisation du critère d'Armijo pour déterminer le pas de manière adaptative à chaque itération d'une descente de gradient permet d'accélérer drastiquement la convergence par rapport à une descente de gradient à pas constant

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Reliez les différentes formulations d'itération de descente à leur algorithme respectif

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Quelle est la valeur maximale du pas qui garantit la convergence d'une descente de gradient à pas constant pour la fonction avec et

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Parmi les vecteurs suivants, lesquels correspondent à des directions de descente au point pour la fonction ? (plusieurs réponses possibles)

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The data and the researcher’s interpretation of the data – hinge greatly on the contexts from which the data are obtained. 

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