< Terug naar vorige pagina

Project

Tensorgebaseerde algoritmes voor machinaal leren

Een belangrijke onderzoekstrend is de overgang van vector- en matrixgebaseerde wiskundige ingenieurtechnieken naar veralgemeningen die gebruik maken van hogere-orde-tensoren. Deze trend is zichtbaar in vele disciplines. Tensoralgoritmes hebben recent een grondige verandering gebracht in het wetenschappelijk rekenen in hoge dimensies en laten toe betrouwbare berekeningen, in minuten of uren, van functies waarvan het aantal onbekende waarden 'groter is dan het aantal atomen in het waarneembare universum'. In machinaal leren en big data analyse is deze potentieel nog grotendeels onbenut. In dit project wilt men numerieke tensorgebaseerde algoritmes ontwikkelen voor groot-schalige toepassing van machinaal leren.

Datum:27 sep 2021 →  Heden
Trefwoorden:Tensor, Machine Learning, Tensor decompositions, High dimensional
Disciplines:Lineaire en multilineaire algebra, matrixtheorie, Machine learning en besluitvorming
Project type:PhD project