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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Synergizing Neural Network Theory and Combinatorial Optimization via Extension Complexity

Descripción del proyecto

Reforzar la conexión entre redes neuronales y la teoría poliédrica

Las redes neuronales de inteligencia artificial se utilizan en la tecnología moderna. La optimización combinatoria aborda cuestiones matemáticas e informáticas. Asimismo, la geometría poliédrica es una potente herramienta para investigar sus propiedades. Entender la teoría poliédrica ayuda a comprender la funcionalidad de las redes neuronales. En este contexto, el equipo del proyecto NeurExCo, financiado por las acciones Marie Skłodowska-Curie, pretende reforzar la correlación entre las redes neuronales y la teoría poliédrica explorando la complejidad de extensión. Su objetivo es reforzar la comprensión teórica de ambos dominios, abarcando los problemas clásicos de optimización combinatoria. El equipo del proyecto trata de obtener nuevos límites sobre el tamaño y la profundidad necesarios de las redes neuronales para resolver problemas concretos. Inspiradas en las redes neuronales, las nociones ampliadas de complejidad de extensión aportarán nuevas perspectivas estructurales y algorítmicas a los dilemas clásicos.

Objetivo

Artificial intelligence is changing our lives. Artificial neural networks are present and entering various fields of modern technology such as medicine, engineering, education and many more. Even a small-scale theoretical understanding of why and how neural networks succeed in practice can have a considerable impact on the future development of such technologies.

In contrast, combinatorial optimization is a well-established discipline at the intersection of mathematics and computer science, dealing with classical algorithmic questions like the Shortest Path or Traveling Salesperson Problems. A powerful tool to study structural and algorithmic properties of combinatorial optimization problems is polyhedral geometry. For example, the geometric notion of extension complexity classifies how well a specific problem can be expressed and solved via an extremely successful general-purpose technique called linear programming.

Recent developments show that polyhedral theory can also be a powerful tool to achieve a better mathematical understanding of neural networks. The overall goal of this project is to significantly intensify the connection between neural networks and polyhedral theory, using the concept of extension complexity. This new symbiosis will advance both, the theoretical understanding of neural networks as well as the fundamental understanding of classical combinatorial optimization problems. On the side of neural networks, we expect to obtain new bounds on the required size and depth to solve a given problem, serving as an explanation of why large and deep neural networks are more successful in practice. Furthermore, we expect contributions to a more refined understanding of the computational complexity to train a neural network. On the side of combinatorial optimization, we expect that generalized notions of extension complexity inspired by neural networks lead to new structural and algorithmic insights to classical problems like the matching problem.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSITE LIBRE DE BRUXELLES
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 175 920,00
Dirección
AVENUE FRANKLIN ROOSEVELT 50
1050 Bruxelles / Brussel
Bélgica

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Región
Région de Bruxelles-Capitale/Brussels Hoofdstedelijk Gewest Région de Bruxelles-Capitale/ Brussels Hoofdstedelijk Gewest Arr. de Bruxelles-Capitale/Arr. Brussel-Hoofdstad
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

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