Generalisation of some overparametrised models | Vidéo | Carmin.tv

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Generalisation of some overparametrised models

De Stéphane Chrétien

Apparaît dans la collection : Learning and Optimization in Luminy - LOL2022 / Apprentissage et Optimisation à Luminy - LOL2022

The statistical problem of estimating a Sobolev function using a deep network is studied using the Neuberger theorem and recent approximation results by Gurhing Kutyniok and Petersen. The problem is addressed by decoupling the statistical and the approximation problems and is shown to boil down to the computation of the Sobolev norm of bump functions.

Informations sur la vidéo

Date de captation 04/10/2022
Date de publication 10/11/2022
Institut CIRM
Licence CC BY NC ND
Langue Anglais
Audience Chercheurs, Doctorants
Réalisateur(s) Guillaume Hennenfent
Format MP4

Données de citation

DOI 10.24350/CIRM.V.19965503
Citer cette vidéo Chrétien Stéphane (04/10/2022). Generalisation of some overparametrised models. CIRM. Audiovisual resource. DOI: 10.24350/CIRM.V.19965503
URL https://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19965503

Domaine(s)

Apprentissage

Codes MSC

68T05 Learning and adaptive systems

Document(s)

https://www.cirm-math.fr/RepOrga/2551/Slides/CHRETIEN.pdf

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