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CORDIS - Risultati della ricerca dell’UE
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Computational Hardness Of RepresentAtion Learning

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) ERC-2021-STG

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Istituzione ospitante

UNITED NATIONS EDUCATIONAL SCIENTIFIC AND CULTURAL ORGANIZATION
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 1 280 750,00
Indirizzo
PLACE DE FONTENOY 7
75007 PARIS
Francia

Mostra sulla mappa

Regione
Ile-de-France Ile-de-France Paris
Tipo di attività
Research Organisations
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

€ 1 280 750,00

Beneficiari (1)

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