Opis projektu
Głębokie sieci neuronowe w zastosowaniach bioobrazowania
Głębokie sieci neuronowe (ang. deep neural network, DNN) to modele obliczeniowe, w których wiele prostych jednostek przetwarzających pracuje równolegle w połączonych ze sobą warstwach. Sieć DNN wykonuje określone zadania, ucząc się i rozwijając mocne połączenia między jednostkami. Sieci DNN wykazują zdolność do poprawy jakości rekonstrukcji obrazu biomedycznego, jednak główny problem z ich stosowaniem sprowadza się do trudności w kontrolowaniu stałej Lipschitza w obecnych architekturach neuronowych. Oznacza to, że małe zaburzenie sygnału wejściowego może skutkować ogromnym odchyleniem sygnału wyjściowego, wpływając negatywnie na rekonstrukcję obrazu. Zespół finansowanego przez UE projektu FunLearn proponuje rozwiązanie tego problemu za pomocą znacznie płytszych sieci, które są łatwiejsze do kontrolowania. Podejście to opiera się na optymalizacji funkcjonalnej w celu poprawy architektury uczenia się oraz na opracowaniu określonych sieci neuronowych w celu rozwiązywania problemów związanych z obrazowaniem biomedycznym.
Cel
This research program is motivated by the remarkable ability of deep neural networks to improve the quality of biomedical image reconstruction. While the results reported so far are extremely encouraging, serious reservations have been voiced pertaining to the stability of these tools and the extent to which we can trust their output. The main concern is that it is very difficult to control the Lipschitz constant of the current neural architectures. This means that a small perturbation of the input can result in a huge deviation of the output, which can have devastating effects in the context of image reconstruction. We believe that the remedy lies in the use of much shallower networks, which are easier to control. However, a reduction in the number of layers will degrade the performance, unless we augment the sophistication of the primary modules; in particular, the nonlinear ones. By drawing on our career-long experience with splines, we therefore propose to rely on the powerful tools of functional optimization to improve learning architectures. This will allow us to develop two novel approaches to learning: sparse simplicial splines, and hierarchical spline networks—an extension of the popular deep ReLU neural networks In parallel, we shall develop specific neural networks to solve two outstanding problems in biomedical imaging: - A “best-of-both-worlds” approach to biomedical image reconstruction, involving the stable integration of state-of-the-art physics-based solvers with the new tools of machine learning; - The 3D reconstruction of the entire manifold of configurations of a biomolecule from a large collection of very low-dose cryo-electron tomograms. This goal, which may be viewed as the Graal of structural biology, has remained elusive so far and calls for an entirely new paradigm for single-particle analysis.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Przepraszamy… podczas wykonywania operacji wystąpił nieoczekiwany błąd.
Wymagane uwierzytelnienie. Powodem może być wygaśnięcie sesji.
Dziękujemy za przesłanie opinii. Wkrótce otrzymasz wiadomość e-mail z potwierdzeniem zgłoszenia. W przypadku wybrania opcji otrzymywania powiadomień o statusie zgłoszenia, skontaktujemy się również gdy status ulegnie zmianie.
Słowa kluczowe
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.
Program(-y)
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.
-
H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
GŁÓWNY PROGRAM
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu
Temat(-y)
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.
System finansowania
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.
ERC-ADG - Advanced Grant
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania
Zaproszenie do składania wniosków
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.
(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2020-ADG
Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszeniaInstytucja przyjmująca
Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.
1015 LAUSANNE
Szwajcaria
Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.