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

Compositional Approximation Schemes

Opis projektu

Badanie aproksymacji kompozycyjnej dla sieci neuronowych

Choć sieci neuronowe cieszą się coraz większą popularnością w wielu dziedzinach nauki, metody wykorzystywane w tych narzędziach często nie mają podstaw matematycznych, które mogą zapewnić dokładność generowanych przez nie rozwiązań. Poprawa wiarygodności wyników algorytmów uczenia maszynowego wykorzystywanych w nauce może być możliwa, gdy poszukiwane dane spełniają częściowe równanie różniczkowe. Z perspektywy teorii aproksymacji korzystne jest zrozumienie, kiedy i w jakim celu należy je wykorzystywać. Zespół finansowanego ze środków działania „Maria Skłodowska-Curie” projektu CompAS porówna aproksymację kompozycyjną i klasyczną aproksymację superpozycyjną na podstawowym poziomie strukturalnym. Celem prac jest wskazanie przypadków, w których aproksymacja kompozycyjna zapewnia przewagę nad aproksymacją superpozycyjną, a następnie opracowanie sposobów scharakteryzowania tych przypadków.

Cel

Neural networks have firmly established themselves as powerful tools in many scientific domains, e.g. for protein folding, recovering images of black holes, or solving Schrödinger equations. Although empirically highly successful, neural network based methods very often lack the mathematical foundation to be able to guarantee the accuracy of the solution they produce. While this lack of reliability constitutes a major issue for many applications, I believe that, for scientific machine learning in particular, there is a promising path towards overcoming these issues, as there usually exists knowledge of the ground truth one would like to learn, e.g. that it must satisfy some partial differential equation. The goal of this project is understanding, from an approximation theory perspective, when and why such knowledge may be exploited.

A defining property of neural networks is that they consist of a composition of simple building blocks. From the view of approximation theory this is a major paradigm shift, as it classically focuses on superpositional approximation, i.e. based on taking linear combinations of simple building blocks. This project aims to understand, on a fundamental structural level, how compositional approximation differs from classical superpositional approximation. Specifically it will first prove the existence of cases, in which compositional approximation provides a fundamental advantage over superpositional approximation, and subsequently develop ways to characterize these cases.

On one hand this will significantly deepen the comprehension of this paradigm-shift in approximation theory, on the other hand it will establish a foundation for the development of provably accurate neural networks based machine learning algorithms.

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

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

UNIVERSITAT WIEN
Wkład UE netto
€ 183 600,96
Koszt całkowity
Brak danych