Understanding Deep Learning

Informacje na temat projektu

Understanding DL

Identyfikator umowy o grant: 101041711

DOI

10.3030/101041711

Data podpisania przez KE 4 Kwietnia 2022

Data rozpoczęcia 1 Września 2022

Data zakończenia 31 Sierpnia 2027

Finansowanie w ramach

• European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 1 499 750,00

Wkład UE

€ 1 499 750,00

Koordynowany przez

THE HEBREW UNIVERSITY OF JERUSALEM
Israel

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Rezultaty

Data Management Plan (1)

Data Management Plan

Research Data management Plan

Publikacje

Conference proceedings (5)

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

Autorzy: Amit Daniely, Elad Granot
Opublikowane w: 2023
Wydawca: ICLR

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

Autorzy: Amit Daniely, Elad Granot
Opublikowane w: 2024
Wydawca: ALT

RedEx: Beyond Fixed Representation Methods via Convex Optimization

Autorzy: Amit Daniely, Mariano Schain, Gilad Yehudai
Opublikowane w: 2024
Wydawca: ALT

Computational Complexity of Learning Neural Networks: Smoothness and Degeneracy.

Autorzy: Amit Daniely, Nati Srebro, Gal Vardi
Opublikowane w: 2023
Wydawca: NeurIPS

Most Neural Networks Are Almost Learnable.

Autorzy: Amit Daniely, Nati Srebro, Gal Vardi
Opublikowane w: 2023
Wydawca: NeurIPS