数据高效且可解释的机器学习-猫眼课题宝

数据高效且可解释的机器学习

批准号：

2644086

负责人：

金额：

$0.0万

依托单位：

University of Surrey

依托单位国家：

英国

项目类别：

Studentship

财政年份：

2022

资助国家：

英国

项目状态：

未结题

起止时间：

2022 至 --

来源：

https://gtr.ukri.org/projects?ref=studentship-2644086

关键词：

Data efficient explainable machine learning

中文摘要

翻译

这项研究将研究新的ML方法（特别是基于NN的方法），这些方法可以提高性能，鲁棒性和可解释性，特别是对于数据有限和噪声（污染）的问题。重点将放在新的神经架构，数据调度和预处理，新的训练目标和匹配优化方法。架构

英文摘要

This research will investigate novel ML approaches (particularly NN based) that deliver improved performance, robustness, and interpretability particularly for problems where data is limited and noisy (contaminated). The focus will be on new neural architectures, data scheduling and pre-processing, novel training objectives and matching optimisation methods. Architectures that

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国内基金

海外基金

固定参数可解算法在平面图问题的应用以及和整数线性规划的关系

批准号：

60973026
项目类别：

面上项目
资助金额：

32.0万元
批准年份：

2009
负责人：

鲁道夫
依托单位：

复旦大学

Data-efficient and explainable machine learning

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