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Title:聽TAGI: Inf茅rence bay茅sienne analytique dans les r茅seaux de neurones profonds.

础产蝉迟谤补肠迟:听Les r茅seaux de neurones occupent une place dominante dans l'apprentissage automatique de par leur capacit茅 脿 mod茅liser des relations complexes tout en traitant des probl猫mes en grandes dimensions impliquant des donn茅es massives. Jusqu'脿 maintenant, la quasi-totalit茅 des m茅thodes permettant d'entrainer des r茅seaux de neurones utilisent la r茅tropropagation du gradient (i.e., backprop) et consid猫rent l'apprentissage des param猫tres comme un probl猫me d'optimisation. Dans ce s茅minaire, nous verrons comment la m茅thode TAGI (i.e., Tractable Approximate Gaussian Inference) a le potentiel de changer ce paradigme en offrant une solution analytique 脿 la calibration des r茅seaux de neurones profonds. De par sa nature bay茅sienne, TAGI consid猫re l'incertitude associ茅e aux param猫tres tout en conservant une complexit茅 lin茅aire en fonction de leur nombre. La capacit茅 de TAGI 脿 inf茅rer analytiquement les param猫tres et variables latentes des mod猫les ouvre de nouvelles possibilit茅s qui ont des impacts tant au niveau fondamental qu'appliqu茅. Dans ce s茅minaire, nous couvrirons les fondements th茅oriques de la m茅thode ainsi que de son impact sur des applications pratiques de petite et de grande taille (i.e, >10M+ de param猫tres). 脌 noter que comme TAGI n'utilise pas la r茅tropropagation du gradient pour l'apprentissage des param猫tres, la m茅thode est incompatible avec librairies existantes telles que PyTorch et TensorFlow. Afin que la communaut茅 scientifique puisse commencer 脿 tirer avantage de la m茅thode, nous survolerons les capacit茅s de la librairie ouverte pyTAGI a 茅t茅 lanc茅e 脿 l'automne 2022.

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