Descrizione del progetto
Estendere l’apprendimento profondo al meta-livello
L’apprendimento profondo è un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che insegna ai computer a trarre conclusioni come un essere umano attraverso la continua analisi dei dati. Questo campo ha condotto a notevoli progressi nella visione artificiale, nel riconoscimento vocale, nell’elaborazione del linguaggio naturale e nell’apprendimento per rinforzo. Il progetto DeepLearning 2.0 finanziato dall’UE, si prefigge di portare l’apprendimento automatico al livello successivo, proponendo metodi di apprendimento di meta-livello che migliorino i risultati e le prestazioni degli algoritmi di apprendimento. I nuovi metodi contribuiranno alla creazione di canali personalizzati e innovativi di apprendimento profondo senza elementi manuali, che si dimostreranno più accurati, semplici da utilizzare e con tempi di addestramento inferiori. Con l’obiettivo di dimostrare la fattibilità dei metodi proposti, i ricercatori applicheranno i nuovi canali personalizzati di apprendimento profondo alla decodifica dell’elettroencefalografia e al ripiegamento dell’RNA.
Obiettivo
Deep learning has revolutionized many fields, such as computer vision, speech recognition, natural language processing, and reinforcement learning. This success is based on replacing domain-specific hand-crafted features with features that are learned for the particular task at hand. The logical step to take deep learning to the next level is to also (meta-)learn other hand-crafted elements of the deep learning pipeline. We therefore propose to develop meta-level learning methods for the creation of novel customized deep learning pipelines, by means of:
1. Hierarchical neural architecture searchfor learning qualitatively new architectures and architectural building blocks from scratch;
2. Learning of optimizers and hyperparameter adaptation policies that adapt totheir context in order to converge faster and more robustly;
3. Learning the data to train on, to remove the need for large sets of labelled data; and
4. Bootstrapping from prior design efforts to increase efficiency and make an integrative design of architectures, optimizers, hyperparameter adaptation policies, and pretraining tasks feasible in practice.
These advances will allow the next generation of deep learning pipelines to achieve higher accuracy, lower training time, and improved ease-of-use (democratization of deeplearning). They will also allow a customization to particular design contexts, including additional objectives next to accuracy (such as robustness, memory requirements, energy consumption, latency, interpretability, training cost, uncertainty estimation, and algorithmic fairness) in order to facilitate trustworthy AI. In order to demonstrate the effectiveness of these methods, we plan to develop:
5. New state-of-the-art customized deep learning pipelines for various applications, including EEG decoding, RNA folding, and improving the reinforcement learning pipeline and deep learning on tabular data.
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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
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.
La classificazione di questo progetto è stata convalidata dal team del progetto.
Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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HORIZON.1.1 - European Research Council (ERC)
PROGRAMMA PRINCIPALE
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
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.
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.
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
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
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-COG
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bandoIstituzione ospitante
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.
79098 Freiburg
Germania
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.