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Optimization and Stochastic Computing: Gradient Descent/Newton Methods, Monte Carlo (MCMC/Variance Reduction), and Parallel/GPU Acceleration (CUDA/MPI): 4 - Couverture souple
Synopsis
From deep learning to Wall Street—optimize everything.
🔹 Train models faster—gradient descent, BFGS, and proximal methods.
🔹 Monte Carlo mastery—MCMC, variance reduction, and rare-event sampling.
🔹 Supercharge code with GPU parallelism (CUDA) and distributed computing.
🔹 Real-world wins—portfolio optimization, RL hyperparameter tuning.
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Optimization and Stochastic Computing
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