Obiettivo
We have recently witnessed a considerable interest in probabilistic models within deep learning, leading to e.g. generative adversarial networks, deep generative networks, neural auto-regressive density estimators and Pixel-RNNs/CNNs. Furthermore, sum-product networks (SPNs) are a recent deep architecture with a unique advantage over the aforementioned models: they allow both exact and efficient inference, implemented in terms of simple network passes. However, SPNs are a constrained type of neural network and do not reach the full flexibility of the deep learning tool kit available to date. This calls for hybrid learning systems which exploit the superior inference properties of SPNs within other deep learning approaches.
In this project, I will investigate two such approaches. First, I will structurally combine a deep learning architecture (front-end), which extracts a representation from a set of inputs, controlling the parameters of an SPN (back-end) over a set of outputs. This yields a hybrid conditional SPN which facilitates full inference over the output space, and which is naturally applied in structural prediction tasks. Such hybrid SPNs can be expected to be highly expressive and to set new state-of-the-art results in e.g. semantic image segmentation.
The second approach is to use SPNs as variational distributions, i.e. for approximating a given target distribution by minimizing Kullback-Leibler divergence. On the one hand, this allows to capture intractable models with SPNs, with the goal to enable fast amortized approximate inference. On the other hand, this approach allows to use hybrid conditional SPNs as so-called inference networks for intractable generative models with latent variables, for the purpose of variational posterior inference and learning. This approach would represent a substantial improvement over state-of-the-art approaches, which are usually limited to expensive inference via Monte Carlo estimation.
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.
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.
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza artificiale generativa
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Programma(i)
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
Programmi di finanziamento pluriennali che definiscono le priorità dell’UE in materia di ricerca e innovazione.
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H2020-EU.1.3. - EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions
PROGRAMMA PRINCIPALE
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H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
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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.
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.
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.
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.
MSCA-IF-EF-ST - Standard EF
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Invito a presentare proposte
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.
(si apre in una nuova finestra) H2020-MSCA-IF-2017
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Contributo finanziario netto dell’UE. La somma di denaro che il partecipante riceve, decurtata dal contributo dell’UE alla terza parte collegata. Tiene conto della distribuzione del contributo finanziario dell’UE tra i beneficiari diretti del progetto e altri tipi di partecipanti, come i partecipanti terzi.
CB2 1TN CAMBRIDGE
Regno Unito
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.