BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:researchseminars.org CALSCALE:GREGORIAN X-WR-CALNAME:researchseminars.org BEGIN:VEVENT SUMMARY:Rodrigo Iglesias (Universidad Nacional del Sur) DTSTART:20200424T170000Z DTEND:20200424T180000Z DTSTAMP:20260423T021527Z UID:SemACT/1 DESCRIPTION:Title: S imetría y redes neuronales\nby Rodrigo Iglesias (Universidad Nacional del Sur) as part of Seminario de álgebra\, combinatoria y teoría de Lie \n\n\nAbstract\nLas redes neuronales son un modelo computacional que ha te nido un gran impacto científico en la última década. Si bien no hay aú n una teoría matemática que explique este éxito empírico de manera sat isfactoria\, hay indicios de que una comunión entre nociones que involucr an simetría y la teoría de la información sería relevante. En esta cha rla hablaremos de dos aspectos donde la simetría tiene un rol importante. \n\nPor un lado ha habido recientemente una generalización de las llamada s redes convolucionales al contexto de transformaciones -invariantes por l a acción de un grupo- entre espacios homogéneos. Las redes convolucional es han tenido notables aplicaciones. \n\nPor otro lado\, tenemos que las r edes neuronales usualmente resuelven problemas de predicción. Una forma d e definir matemáticamente el problema de la predicción es vía la teorí a de inducción de Solomonoff y complejidad de Kolmogorov de secuencias. P lantearemos el problema de extender estas nociones al caso de tipos de dat os más generales (más allá de las secuencias) invariantes por grupos d e simetrías.\n LOCATION:https://researchseminars.org/talk/SemACT/1/ END:VEVENT END:VCALENDAR