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Hamiltonian Monte Carlo Bayesian optimization for sparse deep neural networks
Lotfi Chaari
The performance of a deep neural network strongly depends on the optimization method used during the learning process. In supervised learning, the essence of most [...]
Uniformly chaotic finite-range lattice models
Léo Gayral
L'étude de modèles de physique statistique permet aux mathématiques d'offrir un autre regard sur des phénomènes observables empiriquement. Un point d'intérêt est notamment le comportement [...]
