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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Statistical Mechanics of Learning

Objectif

"Computers are now able to recognize people, to tell a dog from a cat, or to process speech so efficiently that they can answer complicated questions. This was still impossible only a decade ago. This progress is largely due to the development of the artificial “deep-learned neural networks”. Nowadays, “deep learning” is revolutionizing our life, prompting an economic battle between internet giants and the creation of a myriad of start-ups. As attractive and performant as it is, however, many agree that deep learning is largely an empirical field that lacks a theoretical understanding of its capacity and limitations. The algorithms used to ""train"" these networks explore a very complex and non-convex energy landscape that eludes most of the present theoretical methodology in machine learning. The behavior of the dynamics in such complicated ""glassy"" landscape is, however, similar to those that have been studied for decades in
the physics of disordered systems such as molecular and spin glasses.

In this project we pursue this analogy and use advanced methods of disordered systems to develop a statistical mechanics approach to deep neural networks. Our first main objective is to create a model for learning features from data via a multi-level neural network. We then regard this model as a kind of a spin glass system amenable to an exact asymptotic analysis via the replica and cavity method. Analyzing its phase diagram and phase transitions shall bring theoretical understanding of the principles behind the empirical success of deep neural networks. This approach will also lead to our second objective: the creation of a new class of fast, efficient, and asymptotically optimal message passing algorithms for deep learning. It is the synergy between the theoretical statistical physics approach and scientific questions from computer
science that makes the project’s objectives feasible and enables a leap forward in our understanding of learning from data.
"

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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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

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.

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.

ERC-STG - Starting Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

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.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2016-STG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

ECOLE POLYTECHNIQUE FEDERALE DE LAUSANNE
Contribution nette de l'UE

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.

€ 599 753,36
Adresse
BATIMENT CE 3316 STATION 1
1015 LAUSANNE
Suisse

Voir sur la carte

Région
Schweiz/Suisse/Svizzera Région lémanique Vaud
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.

€ 599 753,36

Bénéficiaires (2)

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