Théorie de l'information

Vidéos

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Cours/Séminaire
00:49:40

Rethinking Generalisation: Beyond KL with Geometry and Comparators

Guedj
Benjamin

Intervention sur la généralisation en apprentissage automatique, les avancées récentes de la théorie PAC-bayésienne, l’usage des distances de Wasserstein, les cadres généraux de comparateurs, ainsi

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Cours/Séminaire
00:47:15

What is the Long-Run Distribution of Stochastic Gradient Descent?

Mertikopoulos
Panayotis

Cette conférence explique le comportement à long terme de la descente de gradient stochastique, en montrant qu’elle tend à se concentrer autour des points critiques de basse énergie d’une manière

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Cours/Séminaire
00:42:26

Machine Learning Regularization via Information Measures

Iñaki Esnaola

L’effet de l’asymétrie de l’entropie relative est analysé dans le contexte de la minimisation du risque empirique (ERM) avec régularisation par entropie relative (ERM-RER).

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Cours/Séminaire
00:17:19

Minimization and Maximization of Empirical Risks: Applications in Data Unlearning and Decentralized…

Bermudez
Yaiza

Cette présentation propose une nouvelle perspective sur la minimisation et la maximisation des risques empiriques avec régularisation par entropie relative en apprentissage statistique.

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