Ponente: José Manuel Ros Rodrigo (Universidad de La Rioja).
Lugar: Seminario Mirian Andrés (Edificio CCT).
Hora: miércoles 16 de noviembre de 2022, 11:00.
Resumen: Esta presentación está dedicada al estudio de la homología persistente como herramienta matemática para su aplicación sobre redes neuronales. La herramienta fue introducida, de manera pionera, por S. Watanabe en el artículo «Topological measurement of deep neural networks» que constituye la base de este trabajo. Durante la revisión del artículo han surgido una serie de dificultades que han originado dos interpretaciones diferentes de los contenidos del mismo: la interpretación global y la interpretación local. Este estudio pretende ser un primer paso para comprender, por medio de herramientas matemáticas, la riqueza estructural de los modelos de deep learning.
Nota: puedes acceder a las transparencias de la charla a través del siguiente enlace.