Vergangene Vorträge im Joint Analysis Seminar

In den vergangenen sechs Monaten haben keine Veranstaltungen stattgefunden.

Vergangene Vorträge im Oberseminar

30.01.2023, 12:30 Uhr
 

Robert Kunsch (RWTH Aachen University):
Randomized approximation of vectors - lower bounds and adaption

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23.01.2023, 12:30 Uhr
 

Frederik Hoppe (RWTH Aachen University):
Uncertainty quantification for sparse Fourier recovery

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16.01.2023, 12:30 Uhr
 

Wiebke Bartolomaeus (RWTH Aachen University):
Implicit Bias for reconstructing sparse complex signals

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12.12.2022, 12:30 Uhr
 

Maximus Mutschler (University of Tubingen):
TBA

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28.11.2022, 11:30 Uhr
 

Jingzhao Zhang (Tsinghua University):
On the (Non)smoothness of Neural Network Training

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07.11.2022, 12:30 Uhr
 

Maxime Nguegnang (RWTH Aachen University):
TBA

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31.10.2022, 10:00 Uhr
 

Zhiyuan Li (Toyota Technological Institute at Chicago):
Understanding Gradient Descent on Edge of Stability in Deep Learning

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24.10.2022, 12:30 Uhr
 

Jeremy M. Cohen (Carnegie Mellon University):
The dynamics of optimization in deep learning

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07.09.2022, 15:00 Uhr
 

Ekkehard Schnoor (RWTH Aachen University):
Deciphering Lasso-based Classification Through a Large Dimensional Analysis of the Iterative Soft-Thresholding Algorithm

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15.07.2022, 10:30 Uhr
 

Daniel Soudry (Technion):
On stability and efficiency in deep learning

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11.07.2022, 12:30 Uhr
 

Frederik Hoppe (RWTH Aachen University):
Confidence intervals for compressive MRI

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04.07.2022, 12:30 Uhr
 

Robert J. Kunsch (RWTH Aachen University):
How much randomness is needed for high-confidence Monte Carlo integration?

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13.06.2022, 12:30 Uhr
 

Laura Paul (RWTH Aachen University):
Covariance Estimation for Massive MIMO

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07.06.2022, 16:30 Uhr
 

Mikhail Belkin (UCSD):
TBA

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30.05.2022, 12:30 Uhr
 

Leonardo Galli (RWTH Aachen University):
A Polyak Nonmonotone Stochastic Gradient Descent Method for Training Deep Neural Networks

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09.05.2022, 12:30 Uhr
 

Josef Teichmann (ETH Zürich):
Machine Learning in Finance via randomization

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25.04.2022, 12:30 Uhr
 

Francis Bach (INRIA):
Statistics, Machine Learning, and Optimization with Kernel Sums-of-Squares

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11.04.2022, 12:30 Uhr
 

Hung-Hsu Chou (RWTH Aachen University):
More is Less: Inducing Sparsity via Overparameterization

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04.04.2022, 16:30 Uhr
 

Sharan Vaswani (Simon Fraser University):
Towards Noise-adaptive, Problem-adaptive Stochastic Gradient Descent

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07.02.2022, 12:30 Uhr
 

Shahar Mendelson (University of Warwick):
Uniform preservation of tails

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31.01.2022, 16:30 Uhr
 

Mark Schmidt (University of British Columbia):
Faster Algorithms for Deep Learning?

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17.01.2022, 12:30 Uhr
 

Lyudmila Grigoryeva (University of Warwick):
Deep Learning for Discrete-time Pricing and Calibration

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10.01.2022, 16:30 Uhr
 

Katya Scheinberg (Cornell University):
Stochastic Oracles and Where to Find Them

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13.12.2021, 12:30 Uhr
 

Volkan Cevher (EPFL):
Optimization challenges in adversarial machine learning

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06.12.2021, 12:30 Uhr
 

Stefan Kunis (Universität Osnabrück):
Super-resolution of points and curves

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22.11.2021, 12:30 Uhr
 

Guido F. Montufar (UCLA):
Geometry of Linear Convolutional Networks

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15.11.2021, 12:30 Uhr
 

Ekkehard Schnoor (RWTH Aachen University):
Generalization Error Bounds for Iterative Recovery Algorithms Unfolded as Neural Networks

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08.11.2021, 12:30 Uhr
 

Afonso S. Bandeira (ETH Zürich):
Noncommutative Matrix Concentration Inequalities

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25.10.2021, 12:30 Uhr
 

Noam Razin (Tel Aviv University):
Generalization in Deep Learning Through the Lens of Implicit Rank Minimization

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04.10.2021, 12:30 Uhr
 

Jonathan Siegel (Penn State University):
The Approximation Theory of Shallow Neural Networks

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27.09.2021, 12:30 Uhr
 

Dominik Stoeger (USC):
Small random initialization is akin to spectral learning:
Optimization and generalization guarantees for overparameterized low-rank matrix reconstruction

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20.09.2021, 15:30 Uhr
 

Joan Bruna (NYU):
On the role of data structure in learning guarantees

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23.08.2021, 09:00 Uhr
 

Yi Ma (UC Berkeley):
White-Box Deep (Convolution) Networks from First Principles

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26.07.2021, 12:30 Uhr
 

Gabin Maxime Nguegnang (RWTH Aachen University):
Convergence of Gradient Descent in Learning Deep Liner Neural Network

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19.07.2021, 12:30 Uhr
 

Johannes Lederer (Ruhr-University Bochum):
Sparse Deep Learning

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12.07.2021, 12:30 Uhr
 

Juan-Pablo Ortega Lahuerta (Nanyang Technological University):
Reservoir Computing and the Learning of Dynamic Processes

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05.07.2021, 12:30 Uhr
 

Frederik Hoppe (RWTH Aachen University):
Debiased Lasso: Confidence intervals for the Lasso

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28.06.2021, 12:30 Uhr
 

Vicky Kouni (RWTH Aachen University):
Spark Deficient Gabor Frames for Inverse Problems

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14.06.2021, 12:30 Uhr
 

Alessandro Rudi (INRIA and École Normale Supérieure):
Finding Global Minima via Kernel Approximations

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07.06.2021, 12:30 Uhr
 

Leonardo Galli (RWTH Aachen University):
Robustness and Generalization in Training Deep Neural Networks

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10.05.2021, 12:30 Uhr
 

Hung-Hsu Chou (RWTH Aachen University):
Exploration and Exploitation: Understanding Deep Neural Network via Matrix Factorization

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03.05.2021, 12:30 Uhr
 

Lénaïc Chizat (Université Paris-Saclay):
Analysis of Gradient Descent on Wide Two-Layer ReLU Neural Networks

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15.04.2021, 16:30 Uhr
 

Panayotis Mertikopoulos (Univ. Grenoble Alpes, CNRS):
Games, dynamics, and (min-max) optimization

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08.04.2021, 16:30 Uhr
 

Robert Kunsch (RWTH Aachen University):
A new rotation equivariant neural network for 3D point clouds - proof of concept

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01.04.2021, 16:30 Uhr
 

Michael Schaub (RWTH Aachen University):
Learning from signals on graphs with unobserved edges

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25.03.2021, 16:30 Uhr
 

Yeonjong Shin (Brown University):
Towards a mathematical understanding of modern machine learning: theory, algorithms, and applications

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18.03.2021, 16:30 Uhr
 

Marc Goerigk (Uni Siegen):
Robust Optimization with Deep Neural Networks

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04.03.2021, 10:00 Uhr
 

Rayan Saab (UCSD):
A greedy algorithm for quantizing neural networks

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25.02.2021, 16:30 Uhr
 

Arthur Ulysse Jacot-Guillarmod (EPFL):
Neural Tangent Kernel: Convergence and Generalization of DNNs

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18.02.2021, 16:30 Uhr
 

Lukas Gonon (LMU):
Deep ReLU network expression rates for option prices in high-dimensional, exponential Levy models

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11.02.2021, 16:30 Uhr
 

Harald Oberhauser (Oxford):
Random Paths, Random Tensors, and some Machine Learning

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04.02.2021, 16:30 Uhr
 

Felix Krahmer (TUM):
Sketching with Kerdock's Crayons: Sparse transforms for arbitrary linear maps

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