Physique statistique de l'apprentissage

Cette séance de cours fournit une brève revue de 40 ans de physique statistique de l'apprentissage, en mettant l'accent sur la relation entre la structure des réseaux neuronaux et les résultats obtenus à partir de la physique statistique des systèmes désordonnés. Il couvre des sujets tels que les algorithmes d'apprentissage avec une stabilité optimale, le stockage de l'information et la récupération dans les modèles spin-glass des réseaux neuraux, et l'approche moyenne sur le terrain de l'apprentissage de Bayes dans les réseaux neuraux d'avant-garde. La séance de cours se penche sur les fondements théoriques et les implications pratiques de la mécanique statistique dans la compréhension du processus d'apprentissage dans les réseaux neuronaux.