Noticias Destacadas
 Agenda del Departamento |
- Información (provisional) sobre grupos y horarios de las asignaturas impartidas por el Departamento de Matemáticas, para el curso 2023-2024.
- Propuestas de Trabajos de Fin de Grado para el curso 2023-2024.
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PIM (Pequeño Instituto de Matemáticas)Con el objetivo de fomentar el interés por las matemáticas y dirigido a jóvenes entre 14 y 18 años, nace este proyecto de Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT) en colaboración con nuestro Departamento, la Universidad Autónoma de Madrid y la Real Sociedad Matemática Española. El proyecto comienzó en el curso académico 2022-2023. Ampliar información en su página web. |
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Seminario de estadística.
Título: Large-time asymptotics in deep learning
Conferenciante: Borjan Geshkovski, University of Deusto y Universidad Autónoma de Madrid
Fecha y hora: viernes 23 de octubre a las 10:30 horas
Resumen: It is by now well-known that practical deep supervised learning may roughly be cast as an optimal control problem for a specific discrete-time, nonlinear dynamical system called an artificial neural network. In this talk, we consider the continuous-time formulation of the deep supervised learning problem. We will present, using an analytical approach, this problem's behavior when the final time horizon increases, a fact that can be interpreted as increasing the number of layers in the neural network setting. We show qualitative and quantitative estimates of the convergence to the zero training error regime depending on the functional to be minimised.
Enlace Teams:
https://teams.microsoft.com/l/channel/19%3a0d91b40bd3754bab980f363f3ca16d3b%40thread.tacv2/General?groupId=6a0b708e-988d-4808-99fc-8b6171b98d43&tenantId=fc6602ef-8e88-4f1d-a206-e14a3bc19af2