Méthodes d’apprentissage statistique pour l’optimisation globale
Cette thèse se consacre à une analyse rigoureuse des algorithmes d'optimisation globale équentielle. On se place dans un modèle de bandits stochastiques où un agent vise à déterminer l'entrée d'un système optimisant un critère. Cette fonction cible n'est pas connue et l'agen...
Main Author: | Contal, Emile |
---|---|
Other Authors: | Université Paris-Saclay (ComUE) |
Language: | en |
Published: |
2016
|
Subjects: | |
Online Access: | http://www.theses.fr/2016SACLN038/document |
Similar Items
-
Éléments pour l'Apprentissage et l'Optimisation de Fonctions Chères
by: Rolet, Philippe
Published: (2010) -
Adaptation des méthodes d’apprentissage aux U-statistiques
by: Colin, Igor
Published: (2016) -
Quelques contributions à l'optimisation globale
by: Malherbe, Cédric
Published: (2017) -
Optimisation pour l'apprentissage et apprentissage pour l'optimisation
by: Van Grieken, Milagros
Published: (2004) -
Apprentissage Statistique en Domaine Circulaire Pour la Planification de Contrôles en Microélectronique
by: Padonou, Esperan
Published: (2016)