Séminaire du CERAMATHS - DMATHS : exposé de William Kengne

Le séminaire du département de mathématiques du CERAMATHS accueillera William Kengne (CY Cergy Paris Université), jeudi 9 mars 2023, pour l'exposé suivant :

Deep learning sous la dépendance faible

Nous considérons des réseaux de neurones profonds pour l'apprentissage des processus faiblement dépendants. Le cadre considéré est assez général et comprend : la régression, la classification, la prédiction des séries temporelles,...

La consistance de l'algorithme de minimisation du risque empirique dans cette classe des réseaux de neurones profonds est prouvée.

Nous établissons une borne de généralisation, qui admet une vitesse de convergence proche de celle obtenue sur des observations indépendantes.

Une borne de l'excès de risque est aussi établie. Une application au problème de classification est considérée.

Travail en collaboration avec Modou Wade.