Infinitely Deep Neural Models and Dynamical Systems

无限深度神经模型和动力系统

基本信息

  • 批准号:
    21J14546
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 0.96万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2021
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2021-04-28 至 2023-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

In the past year efforts have been focused on the integration of signal processing and deep learning. In particular, I have been working on the development of a new framework for the analysis and synthesis of convolution-based layers, which I call Deep Signal Processing. Interpreting convolutions as linear dynamical systems of finite or infinite dimensions sheds light on deep neural networks from a different angle.In this context, we studied deep neural networks designed to harness the structure in frequency domain for efficient learning of long-range correlations in space or time. Other notable research projects undertaken in the past few months include investigating the role of learning in the automated discovery of self-similarity patterns within data. To this end, we design a novel class of implicit operators which represent data as the parameters of a self-referential, structured transformation.
在过去的一年里,人们一直致力于信号处理和深度学习的整合。特别是,我一直致力于开发一种新的框架,用于分析和合成基于卷积的层,我称之为深度信号处理。将卷积解释为有限或无限维的线性动力系统,可以从不同的角度揭示深度神经网络。在这种情况下,我们研究了深度神经网络,旨在利用频域结构来有效学习空间或时间上的远程相关性。过去几个月进行的其他值得注意的研究项目包括调查学习在自动发现数据中的自相似模式中的作用。为此,我们设计了一类新的隐式运算符,它们将数据表示为自引用的结构化转换的参数。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Neural Solvers for Fast and Accurate Numerical Optimal Control
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2203.08072
  • 发表时间:
    2022-03
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Federico Berto;Stefano Massaroli;Michael Poli;Jinkyoo Park
  • 通讯作者:
    Federico Berto;Stefano Massaroli;Michael Poli;Jinkyoo Park
Neural Hybrid Automata: Learning Dynamics With Multiple Modes and Stochastic Transitions
神经混合自动机:具有多种模式和随机转换的学习动力学
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Poli Michael;Massaroli Stefano;Scimeca Luca;Chun Sanghyuk;Oh Seong Joon;Yamashita Atsushi;Asama Hajime;Park Jinkyoo;Garg Animesh
  • 通讯作者:
    Garg Animesh
MILA - Quebec AI Institute(カナダ)
MILA - 魁北克人工智能研究所(加拿大)
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
Differentiable Multiple Shooting Layers
可微分的多个射击层
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Massaroli Stefano;Poli Michael;Sonoda Sho;Suzuki Taiji;Park Jinkyoo;Yamashita Atsushi;Asama Hajime
  • 通讯作者:
    Asama Hajime
Transform Once: Efficient Operator Learning in Frequency Domain
  • DOI:
    10.48550/arxiv.2211.14453
  • 发表时间:
    2022-11
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Michael Poli;Stefano Massaroli;Federico Berto;J. Park;Tri Dao;Christopher Ré;Stefano Ermon
  • 通讯作者:
    Michael Poli;Stefano Massaroli;Federico Berto;J. Park;Tri Dao;Christopher Ré;Stefano Ermon
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MASSAROLI STEFANO其他文献

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  • 通讯作者:
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  • 批准号:
    20H00613
  • 财政年份:
    2020
  • 资助金额:
    $ 0.96万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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