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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

A biologically inspired algorithm for training deep neural networks

Objectif

In machine learning, deep neural networks are powerful computer-based models that use layers of computational units. Current commercial applications for these models include a wide array of software tasks such as image classification, identification of potential drugs, market predictions and speech recognition. Network models must be ‘trained’ using data, and their success hinges critically on the quality of the learning algorithm that is employed. We have recently discovered a novel, biologically inspired algorithm for training deep neural networks that is simpler to implement, more flexible and finds better solutions than existing techniques on bench-mark tests. Thus, our system has the potential to improve performance widely across the many fields that make use of machine learning in software tasks. Furthermore, the simplicity and flexibility of our method means that it could be more easily exploited in hardware devices such as mobile phones and cameras. The central aim of this proposal is to move our new algorithm to a stage where it is ready for commercialization. To do this we plan to accomplish two main areas of work. First, we will research the optimal way to employ our algorithm, establish its performance on a comprehensive set of industry-accepted bench-mark tasks, and compile our research into a manuscript for publication in a leading machine learning journal. Second, we will secure any arising intellectual property in line with the preliminary US patent application that we have already filed, assess application of the algorithm to the different commercial sectors identified through market research, and generate commercial interest in the technology through targeted marketing to relevant companies. This plan of work will confirm the innovation potential of our new algorithm and will establish the technical and commercial feasibility of our discovery.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

ERC-2013-PoC
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

CSA-SA(POC) - Supporting action (Proof of Concept)

Institution d’accueil

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
Contribution de l’UE
€ 146 761,00
Adresse
WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES
OX1 2JD Oxford
Royaume-Uni

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Région
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire
Type d’activité
Higher or Secondary Education Establishments
Liens
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée

Bénéficiaires (1)

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