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Statistical theory for deep neural networks - lecture 1

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Virtualconference
Auteurs : Schmidt-Hieber, Johannes (Auteur de la conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé : Recently a lot of progress has been made regarding the theoretical understanding of machine learning methods in particular deep learning. One of the very promising directions is the statistical approach, which interprets machine learning as a collection of statistical methods and builds on existing techniques in mathematical statistics to derive theoretical error bounds and to understand phenomena such as overparametrization. The lecture series surveys this field and describes future challenges.

Codes MSC :
65Mxx - Numerical methods for IVP of PDE
68T07 - Artificial neural networks and deep learning

Ressources complémentaires :
http://smai.emath.fr/cemracs/cemracs21/data/presentation-speakers/schmidt-hieber-1.pdf

    Informations sur la Vidéo

    Réalisateur : Hennenfent, Guillaume
    Langue : Anglais
    Date de Publication : 16/08/2021
    Date de Captation : 22/07/2021
    Sous Collection : Research School
    Catégorie arXiv : Statistics Theory ; Machine Learning
    Domaine(s) : Probabilités & Statistiques
    Format : MP4 (.mp4) - HD
    Durée : 01:53:37
    Audience : Chercheurs
    Download : https://videos.cirm-math.fr/2021-07-22-Schmidt-Hieber_1.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la Rencontre : CEMRACS 2021: Data Assimilation and Model Reduction in High Dimensional Problems / CEMRACS 2021: Assimilation de données et réduction de modèle pour des problêmes en grande dimension
Organisateurs de la Rencontre : Ehrlacher, Virginie ; Lombardi, Damiano ; Mula Hernandez, Olga ; Nobile, Fabio ; Taddei, Tommaso
Dates : 19/07/2021 - 23/07/2021
Année de la rencontre : 2021
URL de la Rencontre : https://conferences.cirm-math.fr/2412.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.19781503
Citer cette vidéo: Schmidt-Hieber, Johannes (2021). Statistical theory for deep neural networks - lecture 1. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19781503
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19781503

Voir Aussi

Bibliographie



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