Objectif
Machine learning has become a key part of scientific fields that produce a massive amount of data and that are in dire need of scalable tools to automatically make sense of it. Unfortunately, classical statistical modeling has often become impractical due to recent shifts in the amount of data to process, and in the high complexity and large size of models that are able to take advantage of massive data. The promise of SOLARIS is to invent a new generation of machine learning models that fulfill the current needs of large-scale data analysis: high scalability, ability to deal with huge-dimensional models, fast learning, easiness of use, and adaptivity to various data structures. To achieve the expected breakthroughs, our angle of attack consists of novel optimization techniques for solving large-scale problems and a new learning paradigm called deep kernel machine. This paradigm marries two schools of thought that have been considered so far to have little overlap: kernel methods and deep learning. The former is associated with a well-understood theory and methodology but lacks scalability, whereas the latter has obtained significant success on large-scale prediction problems, notably in computer vision. Deep kernel machines will lead to theoretical and practical breakthroughs in machine learning and related fields. For instance, convolutional neural networks were invented more than two decades ago and are today’s state of the art for image classification. Yet, theoretical foundations and principled methodology for these deep networks are nowhere to be found. The project will address such fundamental issues, and its results are expected to make deep networks simpler to design, easier to use, and faster to train. It will also leverage the ability of kernels to model invariance and work with a large class of structured data such as graphs and sequences, leading to a broad scope of applications with potentially groundbreaking advances in diverse scientific fields.
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.
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.
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage non supervisé
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle vision par ordinateur reconnaissance d’images
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle vision par ordinateur détection d’objets
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle apprentissage automatique apprentissage profond
- sciences naturelles informatique et science de l'information intelligence artificielle intelligence de calcul
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Programme(s)
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.
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H2020-EU.1.1. - EXCELLENT SCIENCE - European Research Council (ERC)
PROGRAMME PRINCIPAL
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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.
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.
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.
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.
ERC-STG - Starting Grant
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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.
Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2016-STG
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La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.
78153 Le Chesnay Cedex
France
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.