Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Sviluppo del metodo spettrale per l’addestramento di reti neurali di diversa concezione. |
|---|---|
| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Spectral learning of neural networks with different architectures |
| Campo principale della ricerca | Physics |
| Sottocampo della ricerca | Other |
| Settore Concorsuale | 02 - Scienze fisiche |
| S.S.D | FIS/03 - FISICA DELLA MATERIA |
| Descrizione sintetica in italiano | n [Giambagli et al, Nature Communication 2021] è stata proposta una nuova strategia algoritmica per l'addestramento delle reti neurali. La tecnica in questione ancora l'addestramento nello spazio reciproco, agendo sugli autovalori e sugli autovettori degli operatori che governano il trasferimento dell'informazione nello spazio diretto. Partendo da queste premesse, ci proponiamo di sviluppare ulteriormente il metodo spettrale lungo direzioni distinte che includono (i) lo studio dell'effetto di opportune regolarizzazioni che facciano leva sulla componente spettrale; (ii) la valutazione delle prestazioni del metodo spettrale nel contesto di un framework insegnante/studente; (iii) la generalizzazione dell'approccio spettrale ad altre architetture (comprese le reti neurali convoluzionali e le reti neurali a grafo); (iv) l'utilizzo di altre basi di autovettori per l'implementazione del metodo spettrale. |
| Descrizione sintetica in inglese | In [Giambagli et al, Nature Communication 2021] a radically new approach to neural network learning was proposed which anchors the process in reciprocal space. The training acts on the spectral domain and seeks to modify the eigenvectors and eigenvalues of the transfer operators in direct space. Starting from these premises, we plan to further develop the method along different axis which include (i) checking the effects of suitable regularization that are targeted to the spectral attributes; (ii) check the performance of the spectral method potentiated with the spectral trimming within a teacher / student framework; (iii) generalize the spectral approach to other architectures (including Convolutional Neural Networks and Graph Neural Neworks); (iv) explore the possibility to employ other eigenvector basis to reformulate the spectral methodology. |
| Data del bando | 21/06/2023 |
| Numero di assegnazioni per anno | 1 |
| Stanziamento annuale (indicativo) | 25000 |
| Periodicità | 12 mesi |
| E' richiesta mobilità internazionale? | no |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER |
| Nazionalità dei candidati |
OTHER |
| Sito web del bando | https://titulus.unifi.it/albo/viewer?view=files%2F005064226-UNFICLE-182a57bc-b0f0-4a69-94ca-ffd3f57ef043-000.pdf |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
|---|---|
| Il contratto prevede la copertura delle prestazioni sociali? | yes |
| Importo annuale | 25000 |
| Valuta | Euro |
| Comprende lo stipendio dell'assegnista | yes |
| Comprende vitto e spese di viaggio | no |
| Comprende il costo della ricerca | no |
| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli studi di Firenze |
|---|---|
| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Sesto Fioentino |
| Codice postale | 50019 |
| Indirizzo | Via Sansone 1 |
| Sito web | http://www.unifi.it |
| duccio.fanelli@unifi.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 07/07/2023 - alle ore 00:00 |
|---|---|
| Come candidarsi | Other |