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Colloque
Les réseaux neuronaux se sont avérés très efficaces dans diverses applications, telles que la reconnaissance d'images et la traduction. Cependant, ils ont encore du mal à modéliser des systèmes physiques complexes. Les développements récents de l'apprentissage automatique, et plus particulièrement de l'apprentissage profond, se sont inspirés de concepts de la physique pour améliorer les performances des modèles. Par exemple, certains de ces modèles se sont inspirés des lois de conservation de la physique en construisant des modèles équivariants par rapport à des transformations de symétrie spécifiques. Dans cet exposé, je discuterai de la manière dont les symétries peuvent être utilisées …
