<div dir="ltr"><div>Seminari di Matematica Applicata, Dipartimento di Matematica &quot;F. Casorati&quot; e Istituto del CNR IMATI &quot;E. Magenes&quot; di Pavia.<br><br>Martedì 28 giugno 2022, alle ore 15.00 precise, presso l&#39;aula Beltrami del Dipartimento di Matematica,<br><br><h4 style="padding:0px;margin:0px 0px 10px;clear:none;color:rgb(23,28,36);font-weight:300;font-stretch:normal;line-height:1.2;font-family:Montserrat,-apple-system,BlinkMacSystemFont,&quot;Segoe UI&quot;,Roboto,sans-serif;box-sizing:border-box"><font size="4">Alessandro Scagliotti (SISSA Trieste)</font></h4>terrà un seminario dal titolo:<br><br><h3 style="padding:0px;margin:5px 0px 8px;clear:none;color:rgb(23,28,36);font-weight:300;font-stretch:normal;line-height:1.2;font-family:Montserrat,-apple-system,BlinkMacSystemFont,&quot;Segoe UI&quot;,Roboto,sans-serif;box-sizing:border-box"><font size="4">Ensemble optimal control: ResNets, diffeomorphisms approximation and Normalizing Flows</font></h3></div><div><font size="4"><br></font></div><div>Il seminario verrà anche trasmesso in diretta su zoom al link<br><div><br></div><div><a href="https://us02web.zoom.us/j/87518137128?pwd=eHg2eG9QZUdydFJEU1NESWN5a1lPQT09" target="_blank">https://us02web.zoom.us/j/87518137128?pwd=eHg2eG9QZUdydFJEU1NESWN5a1lPQT09</a><br><br>ID riunione: 875 1813 7128<br>Passcode: 880047<br></div><div><br></div><div><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px">Abstract. </span></div><div><span style="color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif;font-size:14px">In recent years it has been observed that Residual Neural Networks (ResNets) can be interpreted as discretizations of control systems, bridging ResNets (and, more generally, Deep Learning) with Control Theory. In the first part of this seminar we formulate the task of a data-driven reconstruction of a diffeomorphism as an ensemble optimal control problem. In the second part we adapt this machinery to address the problem of Normalizing Flows: after observing some samplings of an unknown probability measure, we want to (approximately) construct a transport map that brings a “simple” distribution (e.g., a Gaussian) onto the unknown target distribution. In both the problems we use tools from<span> Gamma-c</span></span><span style="font-size:14px;color:rgb(61,61,61);font-family:Roboto,sans-serif">onvergence to study the limiting case when the size of the data-set tends to infinity.</span></div></div><div><div></div>---------------------<br><br>Pagina web dei Seminari di Matematica Applicata<br><a href="https://matematica.unipv.it/ricerca/cicli-di-seminari/seminari-di-matematica-applicata/" rel="noreferrer" target="_blank">https://matematica.unipv.it/ricerca/cicli-di-seminari/seminari-di-matematica-applicata/</a></div></div>