MaGyQ · Machine learning models via differential Geometry and Quantum theory
„Хоризонт Европа“ — Действия „Мария Склодовска-Кюри“
- Период
- 2027-01-01 → 2030-12-31
- Финансиране от ЕС
- 285 570 €
- Участници
- 8
- Схема
- HORIZON-TMA-MSCA-SE
Линиите свързват координатора с партньорите.
Накратко на български
Математическите модели на алгоритмите за машинно обучение се изследват чрез геометрия и квантова теория, например при работата с невронни мрежи върху графи. Това помага за по-доброто разбиране и обяснение на начина, по който работят тези сложни системи.
Кратко обяснение, генерирано от езиков модел по текста на CORDIS. Оригиналът е по-долу.
Цел на проекта
New machine learning advancements call for new mathematical modelling of algorithms towards interpretability and explainability. In this project we develop foundational mathematical techniques in geometric deep learning and information geometry synergically combining methods of symplectic geometry, deformation quantization and noncommutative geometry. We provide new effective geometric models for the parameter space of deep learning algorithms. We also focus on the discrete realizations of such modelling tackling Laplacians on graphs extending our investigation to graph neural networks and geometric deep learning, towards the key EU priorities of Horizon Europe.
Оригинален текст от CORDIS (на английски).
Участници
- UNIVERSITA DEGLI STUDI DEL PIEMONTE ORIENTALE AMEDEO AVOGADRO · VercelliКоординаторИталия
- ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA DI BOLOGNA · BolognaИталия
- Sony Computer Science Laboratories, Inc. · TokyoЯпония
- THALES LAS FRANCE SAS · ELANCOURTФранция
- THE RITSUMEIKAN TRUST ACADEMIC JURIDICAL PERSON · KyotoЯпония
- THE UNIVERSITY OF WESTERN ONTARIO · ONTARIO - LONDONКанада
- UNIVERSITE CATHOLIQUE DE LOUVAIN · LOUVAIN LA NEUVEБелгия
- UNIVERZITA KARLOVA · Praha 1Чехия
Връзки
Данни: CORDIS, © Европейски съюз