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BIMSA > AI and Mathematical Physics Categorical Representation Learning, morphism is all you need!
Categorical Representation Learning, morphism is all you need!
组织者
沙伊莱什·拉尔 , 哈米德·莫菲迪 , 侯赛因·亚瓦尔塔努
演讲者
阿尔坦·谢什马尼
时间
2023年12月04日 13:00 至 14:30
地点
A3-2-201
线上
Zoom 537 192 5549 (BIMSA)
摘要
I will elaborate on construction of an Unsupervised ML classifier algorithm based on ideas from Algebraic Geometry, specially category theory. We will show that this construction has many advantages! As an example: it outperforms commercial products in domain of Natural Language Processing, e.g. Google sequence to sequence classifiers, such as Google search engine in certain tasks, or google translate app. Furthermore if time permits, in this talk or a sequel, I will elaborate on construction of an auto-encoder/ decoder ML generative algorithm which mounts on top of the categorifier. It is called RG-categorifier and its construction borrows ideas from the theory of Renormalization Group Flows in Quantum field theory. Once again in order to show usefulness of implementation of such ideas, we elaborate on a proof of concept algorithm in domain of “sequence to function mapping” in bio-informatics, which can be used to classify and predict cancer mutations or new Viruses. These algorithms can all be optimized even further to more robust classifier-generative models, using optimal transport theory, and the latter leads to construction of generative diffusion based auto-encoder/decoder models.
演讲者介绍
Artan Sheshmani主要研究方向为代数几何、 微分几何和弦理论的数学方面。他于2022年加入BIMSA任研究员一职,曾任哈佛大学数学科学及其应用研究所(CMSA)西门斯同调镜像对称合作项目资深成员(教授),及美国哈弗-麻省理工人工智能和基本交互作用研究所成员。

2020年至2023年期间,他在美国迈阿密大学美国数学科学研究所担任访问教授一职,并参与了关于“霍奇理论及其应用”的研究合作项目。2020-2022年,他在哈佛大学物理系担任访问教授。2016-2022年,他在丹麦奥胡斯大学数学学院(原量子几何与模空间中心)担任副教授。

他的主要研究方向集中在Gromov Witten理论、Donaldson Thomas理论、Calabi-Yau几何以及弦理论的数学方面。他研究在Calabi Yau空间上的束和曲线的模空间的几何学,其中部分工作在研究弦理论理论的数学方面起到重要作用。在他的研究中,他致力于理解在复变化的各个维度上的这些模空间的几何对偶性,并目前正在从导出几何和几何表示理论的角度拓展这些项目。
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