Descripción del proyecto
Hacia una mayor comprensión de las redes neuronales profundas
Las redes neuronales profundas (DNN, por sus siglas en inglés) se basan en un entramado de varias unidades vinculadas por funciones matemáticas que posibilitan el aprendizaje. En los últimos decenios, estos algoritmos han contribuido a la visión artificial, al reconocimiento de voz y audio y al procesamiento del lenguaje natural. Con todo, la crítica más común sigue siendo que los algoritmos de aprendizaje profundo suelen utilizarse como una caja negra, lo que no es nada satisfactorio en las aplicaciones para las que es fundamental garantizar su ejecución. El proyecto IT-DNN, financiado con fondos europeos, tiene por objeto mejorar la comprensión de las DNN. Para lograrlo establecerá unos novedosos límites teóricos de la información relativos al error de generalización que se pueden obtener usando DNN y demostrará cómo dichos límites pueden orientar el diseño de dichas redes.
Objetivo
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.
Ámbito científico
- 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
Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)Coordinador
412 96 GOTEBORG
Suecia