Descrizione del progetto
Verso una maggiore comprensione delle reti neurali profonde
Le reti neurali profonde (DNN, Deep Neural Networks) si basano su una rete di più unità tenute insieme da funzioni matematiche che consentono l’apprendimento. Negli ultimi decenni, questi algoritmi hanno contribuito alla visione artificiale, al riconoscimento vocale e audio e all’elaborazione del linguaggio naturale. Una critica comune rimane tuttavia che gli algoritmi di apprendimento profondo sono spesso utilizzati come scatola nera, il che è insoddisfacente in tutte le applicazioni per le quali le garanzie di prestazione sono fondamentali. Il progetto IT-DNN, finanziato dall’UE, mira a migliorare la comprensione delle DNN. Ciò avverrà mediante lo sviluppo di nuovi limiti teorici dell’informazione sull’errore di generalizzazione ottenibile utilizzando DNN e dimostrando come tali limiti possano guidare la progettazione delle reti.
Obiettivo
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.
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 scienza dei dati elaborazione del linguaggio naturale
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale visione computerizzata
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale apprendimento automatico apprendimento profondo
- scienze naturali informatica e scienze dell'informazione intelligenza artificiale intelligenza computazionale
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Parole chiave
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
Parole chiave del progetto, indicate dal coordinatore del progetto. Da non confondere con la tassonomia EuroSciVoc (campo scientifico).
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
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma -
H2020-EU.1.3.2. - Nurturing excellence by means of cross-border and cross-sector mobility
Vedi tutti i progetti finanziati nell’ambito di questo programma
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 - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)
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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-2019
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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.
412 96 GOTEBORG
Svezia
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.