Information geomerty of multidimensional models in statistics and artificial intelligence.
Project goals
Multidimensional and highly-structured distributions underpin a number models in statistics and artificial intelligence with broad applications. Their theoretical background includes modern methods of statistics and calculi of uncertainty, involving theinformation geomerty as well. The goal of this project is investigation and development of geometrical approaches to these mathematical models, in particular, of the theory of exponential families, with applications in self-learning systems, and the theory of multidimensional models based on qualitative knowledge like conditional independence, graphically specified dependencies and symmetry. Expected theoretical results should enrich areas of the probability theory, statistics, calculi of uncertainty, theory of information and complexity, and open new application horizons in artificial intelligence.
Keywords
information geometrymultidimensional distributionsinformation divergenceexponential familiesgeneralized maximum likelihood estimatorsconditional independenceinference mechanismsuncertainty calculientropy functionspolymatroids
Public support
Provider
Academy of Sciences of the Czech Republic
Programme
Grants of distinctly investigative character focused on the sphere of research pursued at present particularly in the Academy of Sciences of the Czech Republic
Call for proposals
Výzkumné granty 6 (SAV02006-A)
Main participants
—
Contest type
VS - Public tender
Contract ID
IAA100750603
Alternative language
Project name in Czech
Informační geometrie mnohorozměrných modelů statistiky a umělé inteligence.
Annotation in Czech
Mnohorozměrné a vysoce strukturované distribuce jsou základem řady prakticky používaných modelů statistiky a umělé inteligence. Jejich teoretickým základem jsou dnes již hluboce rozvinuté a nepostradatelné kalkuly pro popis neurčitosti zahrnující také informační geometrii. Cílem tohoto projektu je další rozvíjení geometrického přístupu k těmto matematickým modelům a to zejména teorie exponenciálních rodin, její aplikace v samoorganizujících se systémech, a teorie mnohorozměrných modelů budovaných na kvalitativní expertní informaci, jakou je podmíněná nezávislost, graficky specifikované souvislosti a symetrie. Očekávané teoretické výsledky by měly obohatit oblasti teorie pravděpodobnosti, statistiky, kalkulů neurčitosti, teorie informace a komplexity, aotevřít nové aplikační možnosti v umělé inteligenci.
Scientific branches
R&D category
ZV - Basic research
CEP classification - main branch
BA - General mathematics
CEP - secondary branch
BB - Applied statistics, operational research
CEP - another secondary branch
BD - Information theory
10101 - Pure mathematics
10102 - Applied mathematics
10103 - Statistics and probability
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Completed project evaluation
Provider evaluation
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Project results evaluation
The project investigated information geometry of multidimensional models of statistics and artificial intelligence. Main results contribute to the theory of exponential families and entropic functions.
Solution timeline
Realization period - beginning
Jan 1, 2006
Realization period - end
Dec 31, 2010
Project status
U - Finished project
Latest support payment
Mar 9, 2010
Data delivery to CEP
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data delivery code
CEP11-AV0-IA-U/02:2
Data delivery date
Jun 28, 2013
Finance
Total approved costs
1,710 thou. CZK
Public financial support
1,635 thou. CZK
Other public sources
75 thou. CZK
Non public and foreign sources
0 thou. CZK
Basic information
Recognised costs
1 710 CZK thou.
Public support
1 635 CZK thou.
95%
Provider
Academy of Sciences of the Czech Republic
CEP
BA - General mathematics
Solution period
01. 01. 2006 - 31. 12. 2010