All
All

What are you looking for?

All
Results
Organizations

Quick search

  • Projects supported by TA ČR
  • Excellent projects
  • Projects with the highest public support
  • Current projects

Smart search

  • That is how I find a specific +word
  • That is how I leave the -word out of the results
  • “That is how I can find the whole phrase”

Probabilistic Graphical Models and Deep Learning

Project goals

Machine learning is very popular today both in academia and industry, as part of artificial intelligence that actually "works". Graphical models and deep learning are two paradigms in machine learning that have recently become particularly successful in practice. Deep learning is the result of a very recent revolution that has shown that artificial neural networks beat all other existing methods in certain "cognitive" tasks (such as recognizing complex objects categories in images, understanding speech in audio signal, or processing natural language in text documents) if they are deep enough and are trained on big enough data. The two paradigms are related because many deep architectures can be seen as graphical models. However, unlike graphical models, deep learning methods are not well theoretically justified, seen by some as only a pile of clever heuristics. Our goal is (i) to contribute to inference and learning in graphical models and (ii) to gain better understanding of the success of deep learning by grounding it more firmly in the well-established theory of graphical models.

Keywords

machine learningpattern recognitionprobabilistic graphical modelsdeep learningartificial neural networkscomputer vision

Public support

  • Provider

    Czech Science Foundation

  • Programme

    Standard projects

  • Call for proposals

    Standardní projekty 20 (SGA0201600001)

  • Main participants

    České vysoké učení technické v Praze / Fakulta elektrotechnická

  • Contest type

    VS - Public tender

  • Contract ID

    16-05872S

Alternative language

  • Project name in Czech

    Pravděpodobnostní grafové modely a hluboké učení

  • Annotation in Czech

    Strojové učení je dnes velmi populární na univerzitách i v průmyslu, jako část umělé inteligence která skutečně "funguje". Grafové modely a hluboké učení jsou dvě paradigmata ve strojovém učení, která jsou v poslední době úspěšná v praxi. Hluboké učení je výsledek velmi nedávné revoluce, která ukázala, že umělé neuronové sítě poráží všechny ostatní existující metody v jistých "kognitivních" úlohách (rozpoznávání složitých kategorií objektů v obrazech, pozorumění řeči ve zvukovém signálu, zpracování přirozeného jazyka v dokumentech) pokud jsou dostatečně hluboké a pokud jsou naučeny na dostatečně velkých datech. Tato dvě paradigmata spolu souvisejí, neboť mnoho hlubokých sítí lze chápat jako grafové modely. Avšak, na rozdíl od grafových modelů, metody hlubokého učení nejsou dobře teoreticky odůvodněny a někdo v nich vidí jen sbírku chytrých heuristik. Našim cílem je (i) přispět k teorii inference a učení grafových modelů a (ii) získat lepší porozumění úspěchů hlubokého učení pomocí jeho pevnějšího zakotvení v dobře rozvinuté teorii grafových modelů.

Scientific branches

  • R&D category

    ZV - Basic research

  • CEP classification - main branch

    IN - Informatics

  • CEP - secondary branch

    JD - Use of computers, robotics and its application

  • CEP - another secondary branch

  • 10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
    20204 - Robotics and automatic control
    20205 - Automation and control systems

Completed project evaluation

  • Provider evaluation

    U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)

  • Project results evaluation

    The goal of the project was to study the relationship between probabilistic graphical models and deep learning. The research was focused on both theoretical questions of combinatoric optimizations and design of new machine learning algorithms. The achieved results are applicable in other domains like biology and medicine. The plan of publications has been fulfilled.

Solution timeline

  • Realization period - beginning

    Jan 1, 2016

  • Realization period - end

    Dec 31, 2018

  • Project status

    U - Finished project

  • Latest support payment

    Apr 26, 2018

Data delivery to CEP

  • Confidentiality

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

  • Data delivery code

    CEP19-GA0-GA-U/01:1

  • Data delivery date

    Jun 12, 2019

Finance

  • Total approved costs

    5,303 thou. CZK

  • Public financial support

    4,262 thou. CZK

  • Other public sources

    1,041 thou. CZK

  • Non public and foreign sources

    0 thou. CZK

Basic information

Recognised costs

5 303 CZK thou.

Public support

4 262 CZK thou.

80%


Provider

Czech Science Foundation

CEP

IN - Informatics

Solution period

01. 01. 2016 - 31. 12. 2018