Expressivité & Approximation Universelle des Réseaux Neurones
Théorèmes d'approximation universelle, compromis profondeur-largeur et expressivité des architectures modernes.
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Deep Learning & NLP
Deep Learning & NLP
Neural network architectures, language models, and applied deep learning.
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Plage de Difficulté
Surparamétrisation, NTK & Limites de Champ Moyen
Analysez les réseaux surparamétrisés via le noyau tangent neural et la théorie du champ moyen.
Deep Learning Theory5hAdvancedEnglish
Biais Implicite de SGD & Géométrie du Paysage de Perte
Comment les algorithmes d'optimisation régularisent implicitement : maximisation de marge, minima plats et bord de stabilité.
Deep Learning Theory4hAdvancedEnglish
Généralisation & Double Descente dans les Réseaux Profonds
Théorie moderne de la généralisation : interpolation, double descente et surajustement bénin dans l'apprentissage profond.
Deep Learning Theory4hAdvancedEnglish
Invariance, Équivariance & Représentations Théoriques de Groupes
Concevez des architectures neuronales avec des symétries intégrées en utilisant la théorie des représentations de groupes.
Deep Learning Theory4hAdvancedEnglish
Théorie des Transformateurs & Modélisation de Séquences
Analyse théorique des architectures de transformateurs : mécanismes d'attention, encodage positionnel et expressivité.
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Réseaux Convolutionnels & Spectraux
Théorie des CNNs : équivariance de translation, méthodes spectrales et connexions aux transformations de diffusion.
Deep Learning Theory4hAdvancedEnglish
Régularisation, Minima Plat & Théorie Sensible à la Netteté
Techniques de régularisation et leur lien avec les minima plats pour une meilleure généralisation.
Deep Learning Theory4hAdvancedEnglish
Robustesse Adversariale & Défenses Certifiées
Théorie des exemples adversariaux, certificats de robustesse et défenses certifiées pour les réseaux neuronaux.
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Hypothèse du Billet de Loterie & Théorie de l'Élagage
Sous-réseaux épars, billets de loterie et fondements théoriques de l'élagage des réseaux neuronaux.
Deep Learning Theory4hAdvancedEnglish
Compression, Quantification & Goulot d'étranglement de l'information
Théorie de la compression des réseaux neuronaux : quantification, distillation et perspectives informationnelles.
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Apprentissage de Représentations Multimodales
Théorie de l'apprentissage de représentations conjointes à travers le texte, les images et d'autres modalités.
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