Understanding Deep Learning

Informations projet

Understanding DL

N° de convention de subvention: 101041711

DOI

10.3030/101041711

Date de signature de la CE 4 Avril 2022

Date de début 1 Septembre 2022

Date de fin 31 Août 2027

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 499 750,00

Contribution de l’UE

€ 1 499 750,00

Coordonné par

THE HEBREW UNIVERSITY OF JERUSALEM
Israel

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Research Data management Plan

Publications

Conference proceedings (5)

An Exact Poly-Time Membership-Queries Algorithm for Extracting a Three-Layer ReLU Network

Auteurs: Amit Daniely, Elad Granot
Publié dans: 2023
Éditeur: ICLR

On the Sample Complexity of Two-Layer Networks: Lipschitz Vs. Element-Wise Lipschitz Activation

Auteurs: Amit Daniely, Elad Granot
Publié dans: 2024
Éditeur: ALT

RedEx: Beyond Fixed Representation Methods via Convex Optimization

Auteurs: Amit Daniely, Mariano Schain, Gilad Yehudai
Publié dans: 2024
Éditeur: ALT

Computational Complexity of Learning Neural Networks: Smoothness and Degeneracy.

Auteurs: Amit Daniely, Nati Srebro, Gal Vardi
Publié dans: 2023
Éditeur: NeurIPS

Most Neural Networks Are Almost Learnable.

Auteurs: Amit Daniely, Nati Srebro, Gal Vardi
Publié dans: 2023
Éditeur: NeurIPS