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URL:https://www.i2m.univ-amu.fr/evenements/le-transport-optimal-pour-lappr
 entissage-machine-par-gabriel-peyre/
SUMMARY:Gabriel Peyré (École Normale Supérieure): Le transport optimal p
 our l'apprentissage machine
DESCRIPTION:Gabriel Peyré: Le transport optimal est un outil naturel pour 
 comparer de manière géométrique des distributions de probabilité. Il t
 rouve des applications à la fois pour l'apprentissage supervisé (pour la
  classification) et pour l'apprentissage non supervisé (pour entraîner d
 es réseaux de neurones génératifs). Le transport optimal souffre cepend
 ant de la "malédiction de la dimension"\, le nombre d'échantillons néce
 ssaires pouvant croître exponentiellement vite avec la dimension. Dans ce
 t exposé\, j'expliquerai comment tirer parti de techniques de régularisa
 tion entropique afin d'approcher de façon rapide le transport optimal et 
 de réduire l'impact de la dimension sur le nombre d'échantillons nécess
 aires. Plus d'informations et de références peuvent être trouvées sur 
 le site de notre livre "Computational Optimal Transport" https://optimalt
 ransport.github.io/.\n[su_spacer size="10"]\nGabriel PEYRÉ (DMA\, École 
 normale supérieure de Paris) - Lauréat 2021 de la Médaille d'argent du 
 CNRS.\n\n\nSalle comble pour l'exposé de Gabriel Peyré ! (crédit photo 
 : Christophe Pouet)\n\n\n\n\nColloquium de Mathématiques de Marseille\n&n
 bsp\;
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CATEGORIES:Colloquium,Manifestation scientifique,Mathématiques de
 Marseille
LOCATION:Saint-Charles - FRUMAM  (2ème étage)\, 3 Place Victor Hugo\, Mar
 seille\, 13003\, France
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