Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

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

Opis projektu

System wizualny inspiruje transformatory wiarygodne pod względem biologicznym na potrzeby głębokiego uczenia

Uczenie głębokie to rodzaj uczenia maszynowego, które naucza komputery przetwarzania informacji w sposób, w jaki robi to mózg, i wykorzystuje wielowarstwowe sieci neuronowe reprezentujące kilka poziomów lub etapów przetwarzania informacji. Ich rosnący rozmiar i złożoność zaowocowały niezwykłym sukcesem — oraz zużyciem energii, które staje się coraz większą przeszkodą. Struktury wiarygodne pod względem biologicznym stanowią obiecującą alternatywę. Projekt BiTFormer, realizowany przy wsparciu programu działania „Maria Skłodowska-Curie”, ma na celu wykorzystanie wieloskalowej dynamiki w podstawowym systemie wizyjnym do zbadania biologicznie wiarygodnych architektur transformatorów, które stanowią kluczowe elementy głębokiego uczenia. Sukces umożliwi implementację opracowanego w ramach projektu istniejącego sprzętu opto-analogowego wiarygodnego pod względem biologicznym, który przeprowadza głębokie uczenie cyfrowe dla sieci sprzężenia wyprzedzającego.

Cel

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.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Projekt nie został jeszcze sklasyfikowany według klasyfikacji EuroSciVoc.
Wskaż dziedziny nauki, które twoim zdaniem są najbardziej istotne z punktu widzenia tego projektu i pomóż nam usprawnić naszą usługę klasyfikacji.

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

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

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

EBERHARD KARLS UNIVERSITAET TUEBINGEN
Wkład UE netto
€ 173 847,36
Adres
GESCHWISTER-SCHOLL-PLATZ
72074 Tuebingen
Niemcy
Region
Baden-Württemberg Tübingen Tübingen, Landkreis
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity
Brak danych