ランダム深層回路と自由確率論

ランダム深層回路は、どの深層回路にも共通する普遍的な性質を抽出したいというコンセプトに基づき、理論解析の土台になります。 パラメータの値自体ではなく、統計性に着目するこのアプローチは近年成功しつつあります。例えば、勾配の消失・発散問題の理論的対策、Fisher情報行列の解析と自然勾配法への応用や、学習ダイナミクスを支配するNeural Tangent Kernelの解析があります。このトークではこのひとつめについて、自由確率論と絡めて解説します。

早瀬 友裕 様

日時 １月２7日 17:00-18:00

場所

NICT 3号館1Fセミナー室

https://www.google.com/maps/place/国立研究開発法人+情報通信研究機構+３号館/@35.6971633,139.4865573,11z/data=!4m8!1m2!2m1!1sNICT!3m4!1s0x6018e5cb5dc4ed7f:0xb60da84f18b2b56b!8m2!3d35.7067509!4d139.4884528

入場方法

開始３０分前に開場します

守衛で入場手続きをして頂き、直接会場にお越しください