Institut de Mathématiques de Toulouse

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Mathématiques de l’apprentissage

par Aurélien Garivier, Sébastien Gerchinovitz - publié le , mis à jour le

Ce groupe de travail hebdomadaire est dédié à l’étude mathématique des problèmes et des algorithmes de machine learning. Bien que rattaché à l’équipe-projet AOC qui réunit des membres de l’IMT et de l’IRIT, il est ouvert à toutes les personnes se sentant concernées par cette thématique sur le site toulousain, afin d’échanger des idées et de susciter des collaborations. Nous alternons entre exposés formels, séances de lecture, debriefings post-conférences, ou simples discussions.

* lieu : 1R3 - salle MIP si possible, sinon à voir selon disponibilités.
* fréquence : toutes les semaines le jeudi 12h30-13h30.




  • Jeudi 8 mars 12:30-13:30 - Pierre Ménard - IMT

    GdL Deep learning

    Résumé : Présentation de l’article :
    Adversarial feature learning, Donahue, J., Krähenbühl, P., & Darrell, T. (2016).
    https://arxiv.org/abs/1605.09782

    Lieu : Salle MIP bât 1R3, 1er étage


  • Jeudi 15 mars 12:30-13:30 - Jonas Kahn - IMT

    GdL Deep learning

    Résumé : Présentation de l’article :
    Riemannian metrics for neural networks I, Yann Ollivier (2015)
    http://www.yann-ollivier.org/rech/publs/gradnn.pdf

    Lieu : Amphithéâtre Schwartz RDC - Bât 1R3


  • Jeudi 22 mars 12:30-13:30 - Eva Lawrence - IMT

    Lecture d’article (optimisation stochastique)

    Résumé : Présentation de l’article :
    Adam : A Method for Stochastic Optimization, Diederik P. Kingma, Jimmy Ba (2014).
    https://arxiv.org/abs/1412.6980

    Lieu : Salle MIP bât 1R3, 1er étage


  • Jeudi 3 mai 12:30-13:30 - Fabien Panloup - LAREMA, Université d'Angers

    TBA

    Lieu : Room 106, building 1R1, UPS.


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