<div dir="ltr"><div><span style="color:rgb(255,0,0)"><font size="4"><b>¡¡DÍA EXTRAORDINARIO!!</b><b><br></b></font></span></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"></div><div dir="ltr" style="text-align:center"><b style="color:rgb(106,168,79)"><font size="4">Charla  IFLYSIB (en castellano)<br></font></b></div><div dir="ltr" style="text-align:center"><b style="color:rgb(106,168,79)"><font size="4">MIÉRCOLES 21/08/2024, 10:30 hs.</font></b></div><div dir="ltr" style="text-align:center"><b style="color:rgb(106,168,79)"><font size="2">Lugar: IFLySiB (59 #789 e/10 y 11, La Plata)</font></b></div><div dir="ltr" style="text-align:center"><b style="color:rgb(106,168,79)"><font size="2"><br></font></b></div><div style="text-align:left"><b><font style="color:rgb(255,153,0)" size="2">La charla</font><span style="color:rgb(255,153,0)"><font size="2"> </font><font size="2">será presencial pero </font></span></b><b><span style="color:rgb(255,153,0)"><font size="2">también</font></span></b><b><span style="color:rgb(255,153,0)"><font size="2"> será transmitida vía Zoom en:</font></span></b><span style="color:rgb(0,0,0)"><font size="2"> </font></span><a href="https://utn.zoom.us/j/89038134365" target="_blank">https://utn.zoom.us/j/89038134365</a></div><div style="text-align:left"><br></div><div dir="ltr"><br></div><div dir="ltr"><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div><b><u>Título</u>:</b></div><div><b>Detección no supervisada de correlaciones semánticas en redes neuronales artificiales</b></div>
      <p></p><b><span lang="ES"></span></b><div><b><u>Expositor</u>: <br></b></div><p class="MsoNormal" style="text-align:justify;margin:0cm 0cm 8pt;line-height:107%;font-size:11pt;font-family:"Calibri",sans-serif"><b>Santiago Acevedo - International School for Advanced Studies (SISSA), Trieste, Italia<span></span><span></span></b></p></div><div dir="ltr" class="gmail_attr"><b></b><div dir="ltr" class="gmail_attr"><div><b><u>Resumen</u>: <br></b></div><div><b>In real-world data, information is stored in extremely large feature vectors. These features are often correlated due to complex interactions involving multiple features simultaneously. These correlations qualitatively correspond to semantic roles and are naturally recognized by both the human brain and artificial neural networks. This recognition enables, for instance, the prediction of missing parts of an image or text based on their context. We present a method to detect such correlations in high-dimensional data, represented as binary numbers. We estimate the binary intrinsic dimension of a dataset, which quantifies the minimum number of independent coordinates needed to describe the data, and is therefore a proxy of semantic complexity. The proposed algorithm is largely insensitive to the so-called curse of dimensionality, and can therefore be used in big data analysis. We test this approach identifying phase transitions in model magnetic systems and we then apply it to the detection of semantic correlations of images and text inside deep neural networks.</b></div></div></div></div><br clear="all"><div><br></div><div><br></div><div><br></div><span class="gmail_signature_prefix">-- </span><br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><font size="4"><span style="font-family:arial"><b>Comisión ChIFLy</b></span></font></div><div><span style="font-family:arial;font-size:small">______________________________________________</span></div><span style="font-family:arial"><div style="font-size:small"><span style="font-family:arial;font-size:small"><br></span></div></span><span style="color:rgb(29,34,40);font-family:"Helvetica Neue",Helvetica,Arial,sans-serif">Si no tenés interés en recibir los avisos de las chiflys, escribinos.</span><br></div></div></div></div></div></div></div></div></div>