Comparing dynamics: deep neural networks versus glassy systems – Archive ouverte HAL

Marco Baity-Jesi 1 Levent Sagun 2 Mario Geiger 3 Stefano Spigler 4 Gérard Ben Arous 5 Chiara Cammarota 6 Yann Lecun 7 Matthieu Wyart 3 Giulio Biroli 8, 9, 10

Marco Baity-Jesi, Levent Sagun, Mario Geiger, Stefano Spigler, Gérard Ben Arous, et al.. Comparing dynamics: deep neural networks versus glassy systems. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, IOP Publishing, 2019, 2019 (12), pp.124013. ⟨10.1088/1742-5468/ab3281⟩. ⟨hal-02569114⟩

  • 1. Department of Physics and Astronomy [Philadelphia]
  • 2. IPHT – Institut de Physique Théorique – UMR CNRS 3681
  • 3. EPFL – Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 4. LPTMS – Laboratoire de Physique Théorique et Modèles Statistiques
  • 5. IMA – Institut de Mathématiques
  • 6. King‘s College London
  • 7. FAIR – Facebook AI Research [Paris]
  • 8. SPhT – Service de Physique Théorique
  • 9. LPS – Laboratoire de Physique Statistique de l’ENS
  • 10. Systèmes Désordonnés et Applications

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