On definable normality
Por Mário Edmundo (Faculdade de Ciências, CMAF-CIO, Universidade de Lisboa).
Por Mário Edmundo (Faculdade de Ciências, CMAF-CIO, Universidade de Lisboa).
Por Bogdan Dicher (Centro de Filosofia, Universidade de Lisboa).
Por Bruno Dinis (Universidade de Lisboa, CMAF-CIO).
Por Bruno Dinis (Universidade de Lisboa, CMAF-CIO).
Por Alex Usvyatsov (Universidade de Lisboa, CMAF-CIO).
Por Gabriele Pulcini (FCT, Universidade Nova de Lisboa).
Pigeons do not jump high / Using o-minimality to compute lower bounds on sample complexity of neural networks (part 2)
Pigeons do not jump high 15h00
Por Ludovic Patey (Institut Camille Jordain, Lyon).
Por Alex Usvyatsov (Universidade de Lisboa, CMAF-CIO).
Abstract: I will discuss the concept of sample complexity in statistical learning theory. Then I will show how definability of many hypothesis classes (for example, essentially all artificial neural networks used in practice) in o-minimal structures, helps to compute tighter lower bounds on sample complexity for these hypothesis classes.
Por José Espírito Santo (Universidade do Minho).
Por Pedro Pinto (Universidade de Lisboa).