Série de séminaires sur l'IA 2020 : Mark Schmidt sur les algorithmes plus rapides pour l'apprentissage profond (Deep Learning)

Le séminaire sur l'intelligence artificielle (IA) est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'IA peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets liés de près ou de loin à l'intelligence artificielle, des travaux théoriques fondamentaux aux applications novatrices des techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes, sont explorés.

Le 22 mai 2020, la chaire d'IA de l'ICAR Canada à Amii Mark Schmidtégalement professeur associé à l'Université de Colombie-Britannique, titulaire d'une chaire de recherche du Canada et d'une bourse Alfred P. Sloan, a présenté "Faster Algorithms for Deep Learning ?".

Dans son exposé, M. Schmidt explique l'algorithme SGD, une méthode populaire pour la formation de modèles d'apprentissage profond, mais qui fonctionne lentement en raison de la variance de l'approximation du gradient. Schmidt discute de plusieurs algorithmes qui peuvent être mis en œuvre pour accélérer les modèles d'apprentissage profond, selon que les modèles sont sous- ou sur-paramétrés.

Regardez sa présentation complète ci-dessous :

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