* Stéphane Mallat (DMA, ENS) - MAP5-UMR 8145

Stéphane Mallat (DMA, ENS)

Apprentissage par réseaux de neurones profonds: de l’image à la chimie quantique

vendredi 27 mars 2015, 11h00 - 12h00

Salle de réunion, espace Turing


La performance des algorithmes d’apprentissage en grande dimension a fait un bon au cours des 10 dernières années, notamment grâce aux réseaux de neurones profonds qui semblent être capables de contourner la malédition lié à la très grande dimension des données. Ces réseaux obtiennent des résultats au meilleur niveau de l’état de l’art aussi bien en reconnaissance d’images, de sons, de language naturel, que pour des données bio-médicales. Pourtant l’apprentissage ne semble pas être le noyau de l’histoire. Nous montrerons que ces réseaux non-linéaires calculent des invariants multiechelles, permettant de charactérisent des propriétés géometriques complexes, et peuvent caractériser des processus aléatoires intermittents. Au-delà des applications à la classification d’images, nous montrerons que ces architectures peuvent apprendre des fonctionelles de la physique, telles que l’energie de molécules en chimie quantique.