La descente de gradient est un outil puissant pour les espaces d'optimisation qui vérifient l'hypothèse de variété, mais l'espace de raisonnement est discret et combinatoire. La GD échoue dans les paysages abrupts où un seul changement discret (une étape logique) modifie l'ensemble du résultat. Sauf si...???
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