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TopologiCal ApproacH to Artificial NeurAL NetworKS

Descripción del proyecto

Entender cómo aprenden las redes neuronales artificiales

Los modelos de aprendizaje profundo alcanzan un rendimiento notable, pero siguen siendo difíciles de interpretar, lo que limita su despliegue fiable. Financiado por las Acciones Marie Skłodowska-Curie, el equipo del proyecto CHALKS aborda esta cuestión aplicando la topología computacional, el estudio matemático de la forma y la estructura, para analizar cómo procesan los datos las redes neuronales. Basándose en herramientas como la homología persistente y la teoría de gavillas, en el proyecto se persiguen dos objetivos complementarios: rastrear cómo evoluciona la topología de las representaciones de datos a través de las capas de una red para comprender el papel de sus transformaciones internas, y caracterizar las propiedades geométricas y topológicas de las arquitecturas de red y las representaciones aprendidas. Al tender un puente entre la topología algebraica y el aprendizaje automático, en CHALKS se intenta proporcionar herramientas con base matemática para la interpretabilidad y el diseño de arquitecturas de redes neuronales.

Objetivo

The project TopologiCal ApproacH to Artificial NeurAL NetworKS (CHALKS) will focus on the study of Artificial Neural Networks architecture based on computational topology approaches and sheaf theory. More specifically, towards Explainability, we plan to study the data representations through the different hidden layers of ANNs and track the topological complexity evolution. Then, we want to characterize the needed architecture based on the topological complexity.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

Palabras clave

Programa(s)

Tema(s)

Régimen de financiación

HORIZON-TMA-MSCA-PF-GF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - Global Fellowships

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Convocatoria de propuestas

(se abrirá en una nueva ventana) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

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Coordinador

UNIVERSIDAD DE SEVILLA
Aportación neta de la UEn
€ 262 599,84
Coste total
Sin datos

Socios (2)