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Séance de cours

Représentations d'invariance: Apprentissage Automatique

Dans cours

PHYS-754: Lecture series on scientific machine learning

This lecture presents ongoing work on how scientific questions can be tackled using machine learning. Machine learning enables extracting knowledge from data computationally and in an automatized way. We will learn on examples how this is influencing the v ...

Description

Cette séance de cours explore les représentations d'invariance pour l'apprentissage automatique atomistique, en se concentrant sur les fonctions de symétrie, l'invariance de permutation et l'invariance de traduction. Il couvre SOAP, FCHL, Wavelets, et d'autres concepts connexes, en discutant de la projection des kets invariants SO(3) et des corrélations angulaires d'ordre supérieur.

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Enseignant·e·s (10)

Anne-Clémence Corminboeuf

David Richard Harvey

Alexander Mathis

Alexander studied pure mathematics with a minor in logic and theory of science at the Ludwig Maximilians University in Munich. For his PhD also at LMU, he worked on optimal coding approaches to elucidate the properties of grid cells. As a postdoctoral fellow with Prof. Venkatesh N. Murthy at Harvard University and Prof. Matthias Bethge at Tuebingen AI, he decided to study olfactory behaviors such as odor-guided navigation, social behaviors and the cocktail party problem in mice. During this time, he increasingly got interested sensorimotor behaviors beyond olfaction and started working on proprioception, motor adaption, as well as computer vision tools for measuring animal behavior. In his group, he is interested in elucidating how the brain gives rise to adaptive behavior. One of the major goals is to synthesize large datasets into computationally useful information. For those purposes, he develops algorithms and systems to analyze animal behavior (e.g. DeepLabCut), neural data, as well as creates experimentally testable computational models.

Philippe Schwaller

Matthieu Wyart

Giuseppe Carleo

Giuseppe Carleo is a computational quantum physicist, whose main focus is the development of advanced numerical algorithms tostudy challenging problems involving strongly interacting quantum systems.He is best known for the introduction of machine learning techniques to study both equilibrium and dynamical properties,based on a neural-network representations of quantum states, as well for the time-dependent variational Monte Carlo method.He earned a Ph.D. in Condensed Matter Theory from the International School for Advanced Studies (SISSA) in Italy in 2011.He held postdoctoral positions at the Institut d’Optique in France and ETH Zurich in Switzerland, where he alsoserved as a lecturer in computational quantum physics.In 2018, he joined the Flatiron Institute in New York City in 2018 at the Center for Computational Quantum Physics (CCQ), working as a Research Scientist and project leader, and also leading the development of the open-source project NetKet.Since September 2020 he is an assistant professor at EPFL, in Switzerland, leading the Computational Quantum Science Laboratory (CQSL).

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Concepts associés (22)

Symétrie de translation

La symétrie de translation ou invariance sous les translations est le nom que l'on donne au fait que les lois de la physique (les lois sur la gravité de Newton, sur l'électromagnétisme de Maxwell, sur la relativité d'Einstein) s'écrivent de la même façon en tout point de l'espace. Il y a brisure de symétrie lorsqu'un système ne possède pas la symétrie de translation On peut donner une explication plus précise. Prenons d'abord l'exemple de la loi de la gravitation de Newton. On prend un référentiel de référence qu'on appelle .

Symétrie

La symétrie est une propriété d'un système : c'est lorsque deux parties sont semblables. L'exemple le plus connu est la symétrie en géométrie. De manière générale, un système est symétrique quand on peut permuter ses éléments en laissant sa forme inchangée. Le concept d'automorphisme permet de préciser cette définition. Un papillon, par exemple, est symétrique parce qu'on peut permuter tous les points de la moitié gauche de son corps avec tous les points de la moitié droite sans que son apparence soit modifiée.

Time translation symmetry

Time translation symmetry or temporal translation symmetry (TTS) is a mathematical transformation in physics that moves the times of events through a common interval. Time translation symmetry is the law that the laws of physics are unchanged (i.e. invariant) under such a transformation. Time translation symmetry is a rigorous way to formulate the idea that the laws of physics are the same throughout history. Time translation symmetry is closely connected, via the Noether theorem, to conservation of energy.

Symmetry in mathematics

Symmetry occurs not only in geometry, but also in other branches of mathematics. Symmetry is a type of invariance: the property that a mathematical object remains unchanged under a set of operations or transformations. Given a structured object X of any sort, a symmetry is a mapping of the object onto itself which preserves the structure. This can occur in many ways; for example, if X is a set with no additional structure, a symmetry is a bijective map from the set to itself, giving rise to permutation groups.

Groupe de symétrie

Le groupe de symétrie, ou groupe des isométries, d'un objet (, signal, etc.) est le groupe de toutes les isométries sous lesquelles cet objet est globalement invariant, l'opération de ce groupe étant la composition. C'est un sous-groupe du groupe euclidien, qui est le groupe des isométries de l'espace affine euclidien ambiant. (Si cela n'est pas indiqué, nous considérons ici les groupes de symétrie en géométrie euclidienne, mais le concept peut aussi être étudié dans des contextes plus larges, voir ci-dessous.

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Séances de cours associées (33)

Théorème de Wigner; Symétrie de traduction

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Symétrie d'inversion du temps

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Bosons décalés : Symmétrie et absence de gap

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Couvre les concepts fondamentaux de la symétrie et de la théorie des groupes.

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