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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Computational Hardness Of RepresentAtion Learning

Objectif

Rich internal representations of complex data are crucial to the predictive power of neural networks. Unfortunately, current statistical analyses are restricted to over-simplified networks, whose representations (i.e. weight matrices) are either random, and/or project the data in comparatively very large or very low dimensional spaces; in many applications the situation is very different. The modelisation of realistic data is another issue. There is an urgent need to reconcile theory and practice.

Based on a synergy of the mathematical physics of spin glasses, matrix-models from physics, and information and random matrix theory, CHORAL’s statistical framework will delimit computational gaps in the learning, from structured data, of much more realistic models of neural networks. These gaps will quantify the discrepancy between:

(i) the statistical cost of learning good representations, i.e. the minimal amount of training data required to reach a satisfactory predictive performance;
(ii) the cost of efficiency, i.e. the amount of data needed when learning using tractable algorithms, such as approximate message-passing and noisy gradient descents.
Comparing these costs will quantify when learning is computationally hard or not.

To achieve this, CHORAL will first focus on dictionary learning, another essential task of representation learning, and then move on to multi-layer neural networks, which can be thought of as concatenated dictionary learning problems.

CHORAL’s ambitious program, by defining benchmarks for algorithms used in virtually all fields of science and technology will have a direct practical impact. Equally important will be its conceptual impact: the study of information processing systems has become a major source of inspiration for mathematics.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2021-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNITED NATIONS EDUCATIONAL SCIENTIFIC AND CULTURAL ORGANIZATION
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 1 280 750,00
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 1 280 750,00

Bénéficiaires (1)

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