Fecha: Martes 03 de Octubre
Hora: 14:30
Expositor: Nicolás Valenzuela
Formato: Híbrida
Resumen:
En los últimos años, los métodos de aprendizaje profundo se han convertido en herramientas importantes en la aproximación numérica de soluciones a ciertas EDPs. Se ha demostrado tanto teórica como numéricamente que las redes neuronales pueden aproximar (bajo condiciones apropiadas) soluciones de EDPs con una precisión arbitraria. Más aún, dichas redes neuronales no sufren de la llamada ‘Maldición de la dimensionalidad’ (CoD), esto es, la cantidad de parámetros de definen las redes neuronales está acotada a lo más por un polinomio de la dimensión y del recíproco de la precisión. En esta charla se presentará una breve introducción a la teoría de redes neuronales profundas: desde su definición hasta algunos de los métodos de aprendizaje profundo que superan la CoD y que existen para el estudio de distintos tipos de EDPs.
Link Zoom:
https://uchile.zoom.us/j/98831099075?pwd=V0gyWS9QZ3dtaVpmRlNmK2hDL2pWZz09