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Title: A quick overview of deep learning theory: part 2
By: François Malgouyres, IMT
Abstract: The recent successful practical results in deep learning have triggered a renewed interest in deep learning theory. In this talk we will briefly review old and new results about optimization algorithms and guarantees for feed-forward neural networks
Location: UPS amphi 1R3-Schwartz
Note: These introductory lectures, organized by IMT and the AOC group, are directed to an audience of deep learning beginners *with an already solid mathematical background*.
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ATTENTION: DATE CHANGE!
This will now take place on May 9th, 2019 from 10:30am to 11:45am (same place).
Résumé :
Cet exposé est la suite de l’exposé du 15 avril à propos de résultats théoriques pour le deep learning. Nous présenterons ici deux types de résultats : des garanties sur la complexité statistique des réseaux feed-forward (qui impliquent un contrôle de l’erreur de généralisation), et des propriétés relatives à l’optimisation (non-convexe) des paramètres de ces réseaux : calcul du gradient, propriétés de la fonction objectif.
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