Model Reduction in Deep Active Inference
- Promovendus/a
- Wauthier, Samuel
- Faculteit
- Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
- Vakgroep
- Vakgroep Informatietechnologie
- Curriculum
- Master of Statistical Data Analysis, Universiteit Gent, 2018
- Academische graad
- Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
- Taal proefschrift
- Engels
- Vertaling titel
- Modelreductie in diepe actieve gevolgtrekking
- Promotor(en)
- prof. Bart Dhoedt, vakgroep Informatietechnologie - dr. ir. Tim Verbelen, VERSES, Nederland - dr. Bram Vanhecke, Universität Wien, Oostenrijk
- Examencommissie
- voorzitter prof. Hennie De Schepper, onderwijsdirecteur - dr. ir. Cedric De Boom, Lighthouse - prof. Jutho Haegeman, vakgroep Fysica en Sterrenkunde - dr. ir. Tom Lefebvre, vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering - prof. Pieter Simoens, vakgroep Informatietechnologie - promotor prof. Bart Dhoedt, vakgroep Informatietechnologie - promotor dr. ir. Tim Verbelen, VERSES, Nederland - promotor dr. Bram Vanhecke, Universität Wien, Oostenrijk
Korte beschrijving
De huidige modellen die worden gebruikt bij machinaal leren (ML), zoals GPT-4o, tonen aan dat er nood is aan kleinere modellen in dit vakgebied. Deze thesis stelt een aantal technieken voor die gebruikt kunnen worden voor het reduceren van modellen bij ML met actieve gevolgtrekking, een theorie afkomstig uit de neurowetenschappen die beschrijft hoe levende wezens leren en ageren. Er worden specifiek 4 methodes voorgesteld die gebruik maken van verschillende wiskundige methodes: 2 methodes die gebaseerd zijn op een implementatie met diepe neurale netwerken, de meest geavanceerde techniek die op dit moment gebruikt wordt binnen ML, en 2 methodes die gebaseerd zijn op een implementatie met tensornetwerken, een techniek die aan het overlopen is van uit de veeldeeltjesfysica. Het onderzoek toont aan dat het nut van elke techniek situatieafhankelijk is, waarbij aspecten zoals schaalbaarheid en leertiming (online vs. offline) van belang zijn.
Praktisch
- Datum
- Woensdag 12 maart 2025, 17:30
- Locatie
- auditorium 1, iGent (eerste verdieping), Technologiepark 15, 9052 Zwijnaarde
- Livestream
- Volg online
Meer info
- Contact
- doctoraat.ea@UGent.be