Practically Relevant Theory of Deep Learning

Informacje na temat projektu

TheoryDL

Identyfikator umowy o grant: 676774

DOI

10.3030/676774

Projekt został zamknięty

Data podpisania przez KE 7 Grudnia 2015

Data rozpoczęcia 1 Lutego 2016

Data zakończenia 31 Stycznia 2021

Finansowanie w ramach

• EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)

Koszt całkowity

€ 1 342 500,00

Wkład UE

€ 1 342 500,00

Koordynowany przez

THE HEBREW UNIVERSITY OF JERUSALEM
Israel

CORDIS oferuje możliwość skorzystania z odnośników do publicznie dostępnych publikacji i rezultatów projektów realizowanych w ramach programów ramowych HORYZONT.

Odnośniki do rezultatów i publikacji związanych z poszczególnymi projektami 7PR, a także odnośniki do niektórych konkretnych kategorii wyników, takich jak zbiory danych i oprogramowanie, są dynamicznie pobierane z systemu OpenAIRE .

Publikacje

Conference proceedings (11)

SDCA without Duality, Regularization, and Individual Convexity

Autorzy: Shai Shalev-Shwartz
Opublikowane w: ICML, 2016
Wydawca: ICML

Failures of Gradient-Based Deep Learning

Autorzy: Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir, Shaked Shammah
Opublikowane w: ICML, 2017
Wydawca: ICML

"Decoupling ""when to update"" from ""how to update"""

Autorzy: Eran Malach, Shai Shalev-Shwartz
Opublikowane w: NIPS, 2017
Wydawca: Curran Associates, Inc.

Complexity theoretic limitations on learning DNF's

Autorzy: Amit Daniely, Shai Shalev-Shwartz.
Opublikowane w: COLT, 2016
Wydawca: COLT

On Graduated Optimization for Stochastic Non-Convex Problems

Autorzy: Elad Hazan, Kfir Y. Levy, Shai Shalev-Shwartz
Opublikowane w: ICML, 2016
Wydawca: ICML

Fast Rates for Empirical Risk Minimization of Strict Saddle Problems

Autorzy: Alon Gonen, Shai Shalev-Shwartz
Opublikowane w: COLT, 2017
Wydawca: COLT

SGD Learns Over-parameterized Networks that Provably Generalize on Linearly Separable Data

Autorzy: Alon Brutzkus, Amir Globerson, Eran Malach, Shai Shalev-Shwartz
Opublikowane w: International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018
Wydawca: ICLR

Solving Ridge Regression using Sketched Preconditioned SVRG

Autorzy: Alon Gonen, Francesco Orabona, Shai Shalev-Shwartz
Opublikowane w: ICML, 2016
Wydawca: ICML

On the Expressive Power of Overlapping Architectures of Deep Learning

Autorzy: Or Sharir, Amnon Shashua
Opublikowane w: ICLR, 2018
Wydawca: ICLR

Sum-Product-Quotient Networks

Autorzy: Or Sharir, Amnon Shashua
Opublikowane w: AISTATS, 2018
Wydawca: AISTATS

On the Long-Term Memory of Deep Recurrent Networks

Autorzy: Yoav Levine, Or Sharir, Alon Ziv, Amnon Shashua
Opublikowane w: ICLR, 2018
Wydawca: ICLR workshop

Other (2)

Weight Sharing is Crucial to Succesful Optimization

Autorzy: Shai Shalev-Shwartz, Ohad Shamir, Shaked Shammah
Opublikowane w: 2017
Wydawca: arxiv

A Provably Correct Algorithm for Deep Learning that Actually Works

Autorzy: Eran Malach, Shai Shalev-Shwartz
Opublikowane w: 2018
Wydawca: arxiv