ВЕРСИЯ ДЛЯ СЛАБОВИДЯЩИХ
Войти
Логин:
Пароль:
Забыли пароль?
научная деятельность
структура институтаобразовательные проектыпериодические изданиясотрудники институтапресс-центрконтакты
русский | english

Открытый семинар Лаборатории зрительных систем №11

30 сентября  (пятница), 1700, аудитория 615 ИППИ РАН  

Михаил Бабин (к.ф.-м.н., бывший сотрудник Google)

Теоретические обоснования глубинного обучения

Семинар посвящён "теоретическому" обоснованию глубинного обучения искусственных нейронных сетей (НС).
Планируется кратко рассмотреть следующие темы (от простых к более сложным):
1.      Универсальность НС как аппроксиматоров.
2.      PAC learning и Радемахеровская сложность НС.
3.      PAC-обучаемость НС множеству многочленов ограниченной степени.
4.      PAC-обучаемость случайных (упрощенных и не очень стандартных) НС-генеративных моделей.
5.      Обратимость генеративных моделей (тут уже обычные Relu + dropout feed forward НС).
6.      Близость локальных минимумов функции потерь НС к глобальному (при условии некоторых гипотез).

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, глубинное обучение. 

страница семинара

 

28.09.2016 |
 

 

© Федеральное государственное бюджетное учреждение науки
Институт проблем передачи информации им. А.А. Харкевича Российской академии наук, 2024
Об институте  |  Контакты  |  Противодействие коррупции