Metode de optimizare riemanniene pentru învățare profundă
POC · INSTITUTUL ROMÂN DE ȘTIINȚĂ ȘI TEHNOLOGIE · raportare la 31 august 2025
Cluj Napoca, Cluj · MySMIS 103321
Beneficiar: INSTITUTUL ROMÂN DE ȘTIINȚĂ ȘI TEHNOLOGIE.
Proiectul DeepRiemann se ocupă cu punerea în aplicare a noțiunilor de geometrie riemanniană în analiza și proiectarea algoritmilor de ordinul întâi și al doilea pentru rețele neuronale în învățare profundă. În proiect se studiază antrenarea unei rețele neuronale prin folosirea unor unelte de geometria informației și optimizarea varietăților, ca o problemă de optimizare definită peste o varietate statistică. Proiectul este deosebit de inovator și interdisciplinar, cu competențe de la învățarea automată la statistică, optimizare și geometrie diferențială, iar obiectivele proiectului sunt multiple și includ rezultate ale cercetării atât teoretice, cât și aplicate.
- Început
- 2016-09-27
- Finalizare planificată
- 2021-02-27
- Valoare eligibilă
- 7.276.617 lei