Oggi, martedì 24 giugno 2025 alle ore 14:30
Dario Trevisan, Dipartimento di Matematica , Università di Pisa
, terrà il seminario:
Convergenza quantitativa delle reti neurali profonde ai processi gaussiani
Astratto
In questo seminario, esploriamo la convergenza quantitativa di ampie reti neurali profonde con pesi gaussiani a processi gaussiani, stabilendo nuove velocità per la loro approssimazione gaussiana. Mostriamo che la distanza di Wasserstein tra l'output della
rete e la sua controparte gaussiana scala inversamente alla larghezza della rete, con limiti applicabili a qualsiasi insieme finito di input in specifiche condizioni di non degenerazione delle covarianze. Inoltre, estendiamo la nostra analisi al framework
bayesiano, studiando i posteriori esatti per le reti neurali, quando dotate di priori gaussiani e funzioni di verosimiglianza regolari, ma forniamo anche recenti progressi nell'approssimazione quantitativa di reti addestrate tramite discesa del gradiente nel
regime NTK.
Basato su lavori congiunti con A. Basteri, A. Agazzi ed E. Mosig.
Cordialmente, Giovanni Luca Torrisi