• jeudi 24 avril 2008 : USTV - R214 campus de la Garde
  
  
  • 14h00 : Méthode de Cross-entropy appliquée à l'apprentissage - Sébastien PARIS
    MdC IUT d'Aix en Provence - LSIS
    
    Résumé :
    Le thème de cette présentation s'articule autour de la méthode de Cross-Entropy (CE) et tout particulièrement autour de quelques applications en Machine Learning de la CE. La CE est une méthode récente basée sur l'Importance Sampling permettant initialement la simulation d'évènements rares mais dérivée depuis en une puissante métthode d'optimisation stochastique.
    
    Son principe, sa simplicité de mise en oeuvre et ses performances globales en font son principal attrait par rapport à d'autres methodes stochastiques (recuit simulé, PSO, etc ...). Cette méthode sera notamment appliquée à l'optimisation de réseaux de neurones et à l'optimisation de noyaux dans les approches SVM.