Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français fr
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS

Biologically Plausible Transformers - Integrating Top-Down and Bottom-Up Signals in the Primary Vision System for Computationally Efficient Deep Learning

Description du projet

Un système visuel inspire des transformateurs biologiquement plausibles pour l’apprentissage profond

L’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui apprend aux ordinateurs à traiter les informations comme le fait le cerveau, avec des réseaux neuronaux multicouches représentant plusieurs niveaux ou étapes du traitement de l’information. Leur taille et leur complexité croissantes leur ont conféré un succès remarquable, et mais leur consommation d’énergie devient prohibitive. Les cadres biologiquement plausibles constituent une alternative prometteuse. Avec le soutien du programme Actions Marie Skłodowska-Curie, le projet BiTFormer entend exploiter la dynamique multi-échelle du système de vision primaire pour explorer des architectures biologiquement plausibles pour les transformateurs, éléments cruciaux de l’apprentissage profond. Sa réussite permettra la mise en œuvre du matériel opto-analogique biologiquement plausible du projet, qui est aussi performant que l’apprentissage profond numérique pour les réseaux à réaction anicipative.

Objectif

Deep learning (DL) has recently achieved remarkable success due to the continuous growth in model sizes. However, this growth has led to increased energy consumption. Hardware implementation of digital DL can help reduce energy usage, but the Von Neumann architecture of current DL has hindered its practical realization. In contrast, the brain exhibits energy-efficient multiscale spatiotemporal processing. Biologically plausible (BiP) frameworks have emerged as alternatives to mainstream DL. These methods use bottom-up and top-down signals, incorporating feedforward and feedback mechanisms, and local objectives instead of global error. Recently, I demonstrated that a BiP opto-analog hardware can achieve competitive performance compared to digital DL for feedforward networks. However, transformers, the backbone of current DL, are challenging to implement due to the input-dependent quadratic complexity in the transformer's attention. This project leverages the multiscale dynamics in the primary vision system to explore BiP architectures for transformers.

The project is hosted at the University of Tübingen under Matthias Bethge and Thomas Euler, who have a long-standing effort in the system identification of mouse retina via DL. The project has three objectives. First, I will extract top-down information from neural recordings of ganglion cells in the mouse retina, focusing on unique spatiotemporal features that maximally activate specific cell types. Next, I will combine top-down signals with bottom-up models of the retina using recurrent architectures with linear complexity and compare their performance in classification tasks to a vision transformer for the retina. Lastly, I propose a BiP transformer with local weight updates. I will examine the robustness of models under data distribution shifts and noise injection. A positive outcome of the project will address energy and cost issues of AI and help me progress my academic career in this interdisciplinary field.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Contribution nette de l'UE
€ 173 847,36
Adresse
GESCHWISTER-SCHOLL-PLATZ
72074 Tuebingen
Allemagne
Région
Baden-Württemberg Tübingen Tübingen, Landkreis
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total
Aucune donnée