13 septembre 2022
Séminaire_13_septembre
Anthony Nouy (Université de Nantes)
Le 13 septembre 2022
Approximation et apprentissage par réseaux de tenseurs
Résumé :
Les réseaux de tenseurs sont des classes de modèles adaptées à l'approximation de fonctions en grande dimension et utilisées dans de nombreux domaines tels que l'apprentissage statistique, la modélisation probabiliste ou le calcul scientifique.
Après une introduction des outils d'approximation basés sur la tensorisation de fonctions et les réseaux de tenseurs hiérarchiques, nous présenterons tout d'abord des résultats illustrant leur pouvoir d'approximation pour une large classe de fonctions.
Nous discuterons ensuite des questions d'apprentissage statistique avec ces modèles, dans des cadres d'apprentissage passif ou actif.
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