Modèles de robustesse et de diffusion

Cette séance de cours couvre les mathématiques derrière la robustesse et les modèles de diffusion dans l'analyse des données, en mettant l'accent sur les défis rencontrés dans la formation des Réseaux Adversaires Généraux (RAG). L'instructeur discute des difficultés de la formation GAN, de l'application d'algorithmes aux distributions gaussiennes et de la complexité des réglages non convexes. La séance de cours se penche sur le concept des points de selle, la convergence des algorithmes dans les formulations minimax, et la proposition alternative d'équilibre mixte Nash dans la théorie du jeu. En outre, il explore les implications de Langevin Dynamics dans le renforcement robuste de l'apprentissage et le rôle des architectures de réseaux neuronaux dans l'apprentissage des distributions naturelles.