Projektbeschreibung
Auf dem Weg zu einem umfassenderen Verständnis tiefer neuronaler Netzwerke
Tiefe neuronale Netzwerke basieren auf einem Netz mehrerer, durch mathematische Funktionen verbundener Einheiten, die Lernvorgänge möglich machen. In den vergangenen Jahrzehnten haben diese Algorithmen zum maschinellen Sehen, der Sprach- und Audioerkennung sowie der natürlichen Sprachverarbeitung beigetragen. Ein häufiger Kritikpunkt bleibt jedoch die Tatsache, dass Deep-Learning-Algorithmen häufig als Black Box eingesetzt werden, was für alle Anwendungen unbefriedigend ist, für die Leistungsgarantien unerlässlich sind. Das EU-finanzierte Projekt IT-DNN zielt darauf ab, das Verständnis tiefer neuronaler Netzwerke zu verbessern. Das soll durch die Entwicklung neuartiger informationstheoretischer Schranken für den durch tiefe neuronale Netzwerke erreichbaren Verallgemeinerungsfehler sowie durch das Aufzeigen geschehen, wie entsprechende Schranken bei der Gestaltung solcher Netzwerke in Betracht gezogen werden können.
Ziel
Over the last decade, deep-learning algorithms have dramatically improved the state of the art in many machine-learning problems, including computer vision, speech recognition, natural language processing, and audio recognition. Despite their success, however, there is no satisfactory mathematical theory that explains the functioning of such algorithms. Indeed, a common critique is that deep-learning algorithms are often used as black box, which is unsatisfactory in all applications for which performance guarantees are critical (e.g. traffic-safety applications).
The purpose of this project is to increase our theoretical understanding of deep neural networks (DNN). This will be done by developing novel information-theoretic bounds on the generalization error attainable using DNN and by demonstrating how such bounds can guide the design of such network.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesdata sciencenatural language processing
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputer vision
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencemachine learningdeep learning
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligencecomputational intelligence
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
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MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Koordinator
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Schweden