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Contenuto archiviato il 2024-06-18

A biologically inspired algorithm for training deep neural networks

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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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.

Invito a presentare proposte

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

ERC-2013-PoC
Vedi altri progetti per questo bando

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.

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

Istituzione ospitante

THE CHANCELLOR, MASTERS AND SCHOLARS OF THE UNIVERSITY OF OXFORD
Contributo UE
€ 146 761,00
Indirizzo
WELLINGTON SQUARE UNIVERSITY OFFICES
OX1 2JD Oxford
Regno Unito

Mostra sulla mappa

Regione
South East (England) Berkshire, Buckinghamshire and Oxfordshire Oxfordshire
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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