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Correlations-Oriented Representation Learning

Obiettivo

Deep learning methods have propelled many of the recent remarkable achievements of artificial intelligence, yet their inner workings remain enigmatic. How do these methods represent the training examples in their multiple processing layers? How are these representations used to make decisions on previously unseen data? The Correlation-Oriented Representation Learning (CORaL) project delves into the intricate relationship between data correlations and the hidden representations of deep neural networks. CORaL's core objectives encompass: i) characterizing the structure of data correlations in tasks where deep learning methods excel; ii) providing a theoretical description of the interplay between the learning dynamics of deep networks and data correlations; and iii) validating these theoretical insights on benchmark machine-learning datasets. The Researcher will approach these objectives with an effective mix of numerical experiments, scaling descriptions and rigorous arguments, inspired by statistical physics and fostered by the unique interdisciplinary scientific community of SISSA. By describing the impact of data correlations on representation learning, CORaL holds the potential to enhance the interpretability and efficiency of deep learning methods across diverse domains, while also enhancing our general understanding of the principles of learning from examples.

Parole chiave

Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).

Programma(i)

Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.

Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

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

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo schema di finanziamento

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

(si apre in una nuova finestra) HORIZON-MSCA-2023-PF-01

Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito del bando

Coordinatore

SCUOLA INTERNAZIONALE SUPERIORE DI STUDI AVANZATI DI TRIESTE
Contributo netto dell'UE

Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.

€ 172 750,08
Indirizzo
VIA BONOMEA 265
34136 Trieste
Italia

Mostra sulla mappa

Regione
Nord-Est Friuli-Venezia Giulia Trieste
Tipo di attività
Higher or Secondary Education Establishments
Collegamenti
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato
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