Q84145 (Q84145): Difference between revisions
Jump to navigation
Jump to search
(Created a new Item) |
(Changed an Item) |
||
| Property / financed by | |||
| Property / financed by: European Union / rank | |||
Normal rank | |||
| Property / intervention field | |||
| Property / intervention field: Research and innovation activities in public research centres and centres of competence including networking / rank | |||
Normal rank | |||
Revision as of 10:49, 31 January 2020
Project in Poland financed by DG Regio
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | No label defined |
Project in Poland financed by DG Regio |
Statements
19,701,875.0 zloty
0 references
19,701,875.0 zloty
0 references
100.0 percent
0 references
1 September 2019
0 references
31 August 2023
0 references
UNIWERSYTET JAGIELLOŃSKI
0 references
Model sztucznych sieci (SSN) neuronowych powstał w oparciu o analogie do biologicznych odpowiedników, takich jak uproszczony model neuronu czy układ neuronów siatkówki oka. Ze względu na rosnącą złożoność oraz problemy z wypracowaniem efektywnych metod uczenia głębokich SSN, sztuczne sieci neuronowe zdominowały rozwiązania bazujące na strukturach algebraicznych. Obecnie zaawansowane podejścia w uczeniu maszynowym takie jak głębokie uczenie wykazują szereg niepożądanych cech, takich jak zapominanie, podatność na oszukańcze przykłady, wymaganie dużego zbioru treningowego i powolne uczenie. Żadna z tych cech nie występuje w kontekście działania biologicznego mózgu co sugeruje, że korzystny byłby powrót do mocniejszej inspiracji SSN przy pomocy biologicznych systemów neuronalnych. Celem projektu jest analiza wysoko-poziomowych zachowań systemów neuronalnych i budowa nowatorskich modeli SSN poprzez zaproponowanie nowych paradygmatów uczenia i nowych architektur modeli obliczeniowych (Polish)
0 references
Identifiers
POIR.04.04.00-00-14DE/18
0 references