FoNeCo: Analytické základy neurovýpočtů
Cíle projektu
Výpočetní paradigma se v poslední době posouvá směrem k inteligentnímu zpracování informací, což lze prokázat obrovským úspěchem (hlubokých) neuronových sítí (NS), které v umělé inteligenci dosahují nejlepších výsledků. Většina technik používaných v NS má heuristickou povahu, a proto je jen částečně teoreticky zdůvodněná. FoNeCo je projektem základního výzkumu, jehož ambicí je přispět k rozvoji analytických základů vybraných praktických modelů neurovýpočtů. Jeho cílem je zejména charakterizovat výpočetní sílu subrekurzivních NS mezi celočíselnými a racionálními váhami s využitím kvazi-periodicity a biologicky inspirovaných NS založených na synfire rings, zkoumat aproximační vlastnosti (např. modelovou složitost) a robustní aproximace různých regresních NS a analyzovat složitost ládování hlubokých NS. Analýza příslušných modelů NS bude základem nových architektur a účinnějších, spolehlivějších a teoreticky více podložených učících algoritmů, které budou implementovány jako otevřený software a experimentálně testovány na referenčních problémech.
Klíčová slova
neural networksautomata theorycomplexityapproximationrobustness
Veřejná podpora
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
Program
Standardní projekty
Veřejná soutěž
Standardní projekty 23 (SGA0201900001)
Hlavní účastníci
Ústav informatiky AV ČR, v. v. i.
Druh soutěže
VS - Veřejná soutěž
Číslo smlouvy
19-05704S
Alternativní jazyk
Název projektu anglicky
FoNeCo: Analytical Foundations of Neurocomputing
Anotace anglicky
The computational paradigm has recently been shifted towards intelligent information processing which can be demonstrated by tremendous success of (deep) neural networks (NNs) producing state-of-the-art results in artificial intelligence. The majority of techniques used in NNs are of heuristic nature and therefore only partially theoretically justified. FoNeCo is a basic research project whose ambition is to contribute to the development of analytical foundations of selected practical neurocomputing models. Its aim is to characterize the computational power of subrecursive NNs between integer and rational weights using quasi-periodicity, and bio-inspired NNs based on synfire rings, to study approximation properties (e.g. model complexity) and robust fitting of various regression NNs, and to analyze the complexity of loading deep NNs. The analysis of respective NN models will be the basis of new architectures and more efficient, reliable, and theoretically-founded learning algorithms which will be implemented as open-source software and experimentally tested on benchmark problems.
Vědní obory
Kategorie VaV
ZV - Základní výzkum
OECD FORD - hlavní obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
OECD FORD - vedlejší obor
—
OECD FORD - další vedlejší obor
—
CEP - odpovídající obory
(dle převodníku)AF - Dokumentace, knihovnictví, práce s informacemi
BC - Teorie a systémy řízení
BD - Teorie informace
IN - Informatika
Hodnocení dokončeného projektu
Hodnocení poskytovatelem
U - Uspěl podle zadání (s publikovanými či patentovanými výsledky atd.)
Zhodnocení výsledků projektu
Projekt je zaměřen na základní výzkum v oblasti neurovýpočtů, příslušné aproximační teorie, rekursivních neuronových sítí, a jejich robustnosti. Výsledky odpovídají záměrům projektu. Vlastní téma má mezioborový charakter a výsledky projektu byly zveřejněné v prestižních publikacích a byly presentovány na významných konferencích. Finanční prostředky byly účelně využity v souladu s cílem projektu.
Termíny řešení
Zahájení řešení
1. 1. 2019
Ukončení řešení
31. 12. 2021
Poslední stav řešení
U - Ukončený projekt
Poslední uvolnění podpory
30. 4. 2021
Dodání dat do CEP
Důvěrnost údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Systémové označení dodávky dat
CEP22-GA0-GA-U
Datum dodání záznamu
29. 6. 2022
Finance
Celkové uznané náklady
5 072 tis. Kč
Výše podpory ze státního rozpočtu
4 970 tis. Kč
Ostatní veřejné zdroje financování
102 tis. Kč
Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.
0 tis. Kč
Základní informace
Uznané náklady
5 072 tis. Kč
Statní podpora
4 970 tis. Kč
97%
Poskytovatel
Grantová agentura České republiky
OECD FORD
Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Doba řešení
01. 01. 2019 - 31. 12. 2021