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Seminar on statistical theory of neural networks
Lecturer:
Dr. Miguel Del Alamo
Course typ:
Seminar
Description:
Neural networks have been applied in recent years to a variety of data processing tasks, yielding outstanding results. Their success and the trend towards their extensive application make it imperative to understand their performance and limits. On the mathematical side, a theory explaining the performance of neural networks is still lacking, but a huge effort is being made by researchers to close that gap. Interestingly, the current mathematical framework for neural networks combines techniques from several fields, such as nonparametric statistics, analysis, and optimization.

In this seminar we will discuss some of the methods developed recently to analyze neural networks in a statistical setting. We will mainly use the framework and techniques from nonparametric statistics, such as the regression and classification models, on one hand, and metric entropy bounds, VC-dimension, and regularity classes, on the other. Additionally, we will also review techniques from approximation theory and nonconvex optimization. Finally, although the seminar will be mainly of theoretical nature, participants willing to implement and work with neural networks in practice are also welcome to join.
Place:
(Raum 5.101 Seminarraum: Goldschmidtstr. 7 (Informatik u.Stochastik), Gebaeude Informatik/Stochastik)
Semester:
WiSe 2019/20
Times:
Mon.. 14:15 - 15:45 (weekly), Dates on Thursday. 22.08.19 10:00 - 11:00, Sunday. 10.11.19 (all-day)
Preliminary discussion: Thu , 22.08.2019 10:00 - 11:00
First appointment: Thu , 22.08.2019 10:00 - 11:00, Room: (Raum 5.101 Seminarraum: Goldschmidtstr. 7 (Informatik u.Stochastik), Gebaeude Informatik/Stochastik)
Course number:
502781
Pre-requisites:
Recommended: * B.Mat.1400 "Measure and probability theory" * B.Mat.3144 "Introduction to mathematical statistics" * B.Mat.3344 "Advances in mathematical statistics"
Area classification:
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Masterstudiengang Mathematik (M.Sc.) > Studienprofil W "Wirtschaftsmathematik" > (Ober-)Seminare in SP 3 & SP 4
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Masterstudiengang Mathematik (M.Sc.) > Studienprofil W "Wirtschaftsmathematik" > Wahlmodule SP 1 - 4
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Masterstudiengang Mathematik (M.Sc.) > Studienprofil W "Wirtschaftsmathematik" > Wahlpflichtmodule SP 4
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Masterstudiengang Mathematik (M.Sc.) > Studienprofil F "Forschungsorientiert - allgemein" > Mathematische Module SP 4
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Bachelorstudiengang Mathematik (B.Sc.) > Weiterführende mathematische Module in Zyklen im SP 4 (ab 5. Semester)
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Bachelorstudiengang Mathematical Data Science (B.Sc.) > SP Maschinelles Lernen
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Bachelorstudiengang Mathematical Data Science (B.Sc.) > SP Mathematische Statistik
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Masterstudiengang Mathematik (M.Sc.) > Studienprofil Phy "Physik" > Wahlmodule SP 4
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Masterstudiengang Mathematik (M.Sc.) > Studienprofil Phy "Physik" > Wahlpflichtmodule SP 4
Vorlesungsverzeichnis WiSe 2019/2020 > Fakultät für Mathematik und Informatik > Lehrveranstaltungen der Lehreinheit Mathematik > Masterstudiengang Mathematik (M.Sc.) > Studienprofil MDS "Mathematical Data Science" (Fachstudium) > Profil MDS - spezielle Zyklen aus SP 4 - Seminare
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Home institute: Bereich Mathematik
Participating institute: Institut für Mathematische Stochastik
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