The Department of Engineering, Università degli Studi di Perugia organizes the seminar entitled Training Fully Connected Neural Networks is ∃R-Complete. The seminar is taught by Paul Jungeblut of Karlsruhe Institute of Technology (KIT).
Abstract: we consider the algorithmic complexity of training fully connected neural networks. In particular, we see that this problem is ER-complete. This means that it is (up to polynomial transformations) equally difficult as finding the solutions of a system of polynomial equations and inequalities in several unknowns.
In the talk I will introduce the neural network training problem and give some background on ER-completeness. Then we combine both to get an idea how ER-completeness is proven.
The talk is based on our recent paper available at https://arxiv.org/abs/2204.01368.
The seminar is taught within the PhD course in Industrial and information engineering.
News by prof. Fabrizio Montecchiani, Department of Engineering, Università degli Studi di Perugia.
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12-11-2024 18:00:19
Rif. CINI: Prot. B_019_2024_SA-EMPOWERING GOVERNANCE Liv_VI CFC
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Bando di selezione pubblica per titoli e colloqui di n. 1 posizione, con contratto di lavoro subordinato a tempo determinato della durata di 12 mesi, con profilo di Collaboratore Tecnico di IV livello per attività di Ricerca e Sviluppo
12-11-2024 17:58:07
Rif. CINI: Prot. B_025_2024 Progetti CINI CTER Liv_IV_Corporate-LN
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Bando di Selezione Bando di selezione pubblica per titoli e colloqui di n. 1 posizione, con contratto di lavoro subordinato a tempo determinato della durata di 36 mesi, con profilo di RICERCATORE di III livello per attività di Ricerca e Sviluppo nell’amb
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Rif. Prot. B_024_2024: Progetti LNCS e SERICS_Ricercatore III Liv. CS
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14-10-2024 16:13:08
Rif. CINI: Prot. B_023_2024: SlicePP Borsa di ricerca SmartCities
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