Data Science by ODS.ai 🦜

Forwarded from ИСП РАН

Уважаемые коллеги!

Ближайший доклад на cеминаре «Математические основы искусственного интеллекта» в Математическом институте им. В.А. Стеклова РАН пройдет в очном формате, а также дистанционно в системе Контур Толк:

Место и время: МИАН (ул. Губкина 8), 9 этаж, конференц-зал + Контур Толк, среда, 05 ноября 2025 г., 17:00-18:00.

Д.А. Демин (МФТИ):
О замечательном классе сложности с алгоритмом обучения и его связи с нейронными сетями

Аннотация: Существует серия результатов, показывающих, что для различных архитектур неглубоких нейронных сетей множество решаемых ими задач совпадает с классом схемной сложности TC^0, который имеет удобные описания как в терминах логики, так и в терминах комбинаторных алгоритмов. Однако это не отвечает на вопрос о том, как найти набор параметров нейросети, решающий данную задачу. Более того, существование эффективного алгоритма обучения для всех задач из класса TC^0 означало бы, например, что криптографический протокол RSA ненадёжен.
Мы определяем принципиально новый класс сложности BPC^0, для которого не только сохраняется эквивалентность с неглубокими нейросетями (с дополнительным ограничением на нормы весов), но и существует полиномиальный алгоритм обучения. Для этого класса удаётся найти похожие описания в логических и комбинаторно-алгоритмических терминах. Также для каждой задачи из класса BPC^0 существуют примеры нейросетей полиномиального размера с одним скрытым слоем, для которых сходится обучение методом стохастического градиентного спуска, но степень полинома для этой нейросети велика и зависит от глубины.

Ссылка на подключение в Контур Толк:
https://mian.ktalk.ru/jy7i6n6xlooq?pinCode=6107

Пин-код: 6107

mian.ktalk.ru

Математ. основы искусственного интеллекта

Подключиться к видеоконференции

❤3🤯2

www.tgoop.com/opendatascience/2672

2.21K viewsOct 29 at 13:20

Уважаемые коллеги!

Ближайший доклад на cеминаре «Математические основы искусственного интеллекта» в Математическом институте им. В.А. Стеклова РАН пройдет в очном формате, а также дистанционно в системе Контур Толк:

Место и время: МИАН (ул. Губкина 8), 9 этаж, конференц-зал + Контур Толк, среда, 05 ноября 2025 г., 17:00-18:00.

Д.А. Демин (МФТИ):
О замечательном классе сложности с алгоритмом обучения и его связи с нейронными сетями

Аннотация: Существует серия результатов, показывающих, что для различных архитектур неглубоких нейронных сетей множество решаемых ими задач совпадает с классом схемной сложности TC^0, который имеет удобные описания как в терминах логики, так и в терминах комбинаторных алгоритмов. Однако это не отвечает на вопрос о том, как найти набор параметров нейросети, решающий данную задачу. Более того, существование эффективного алгоритма обучения для всех задач из класса TC^0 означало бы, например, что криптографический протокол RSA ненадёжен.
Мы определяем принципиально новый класс сложности BPC^0, для которого не только сохраняется эквивалентность с неглубокими нейросетями (с дополнительным ограничением на нормы весов), но и существует полиномиальный алгоритм обучения. Для этого класса удаётся найти похожие описания в логических и комбинаторно-алгоритмических терминах. Также для каждой задачи из класса BPC^0 существуют примеры нейросетей полиномиального размера с одним скрытым слоем, для которых сходится обучение методом стохастического градиентного спуска, но степень полинома для этой нейросети велика и зависит от глубины.

Ссылка на подключение в Контур Толк:
https://mian.ktalk.ru/jy7i6n6xlooq?pinCode=6107

Пин-код: 6107

BY Data Science by ODS.ai 🦜