<div dir="ltr"><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><font size="4">PhD Studentship: Deep neural networks, investigating what they compute and why they work so well</font></div><div class="gmail_default"><font size="4">University of Bristol - School of Experimental Psychology</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">Funding amount: Fees and Stipend for 3.5 years</font></div><div class="gmail_default"><font size="4">Closes: 28th February 2017</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">The project: A fully funded (EPSRC) PhD studentship is available at the University of Bristol, UK, to study deep neural networks, investigating what they compute and why they work so well.</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">Deep neural networks have proved tremendously powerful methods for solving many pattern recognition problems. They consist of a method for representing a problem, together with techniques for finding good solutions. In the abstract a neural network represents a problem as a (potentially very large) number of transformations, computed by layers of "neurons", that each operate on the output of the previous layer. The final layer consists of a representation, knowledge of which allows the problem to be solved. Training rules then consist of discrete approximations to stochastic differential equations, with these noisy equations being based on large data sets of examples of the desired behaviour. Empirically, we know that these methods work very well and, at least when trained with very large data sets, produce solutions that generalise better than almost all alternative techniques. They have therefore become the basis of many of the advances in artificial intelligence. What is !</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"> far less clear is why. This PhD aims to try to work out: why neural networks work; what all the tuning parameters "mean"; if there are better ways of parameterising these transforms other than the crude but effective methods currently used; and if there are alternative cost functions that result in more robust learning early on in "training".</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">The plan is to use methods from statistical physics and differential geometry to characterise both what each layer/transform does, and what the combined effect of the multiple layers is. The candidate is therefore expected to have a strong mathematical background, and will be expected to have taken courses in either some kind of differential geometry, statistical physics or both. The project will require empirical investigation of the behaviour of deep neural networks, usually using synthetic problems where the characteristics of the problems are well understood.  Therefore some experience in programming (any language) would be an advantage, but given that the tools available are so good and easy to learn, not essential.</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">The candidate would be based in the School of Experimental Psychology at the University of Bristol, but we have strong connections with other Schools within the University.</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">For more information contact:</font></div><div class="gmail_default"><font size="4">Roland Baddeley (<a href="mailto:roland.baddeley@bristol.ac.uk">roland.baddeley@bristol.ac.uk</a>) or</font></div><div class="gmail_default"><font size="4">Nick Scott-Sammuel (<a href="mailto:N.E.Scott-Samuel@bristol.ac.uk">N.E.Scott-Samuel@bristol.ac.uk</a>)</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">How to apply:</font></div><div class="gmail_default"><font size="4"><br></font></div><div class="gmail_default"><font size="4">Please make an online application for this project at <a href="http://www.bris.ac.uk/pg-howtoapply">http://www.bris.ac.uk/pg-howtoapply</a>. Please select PhD Experimental Psychology on the Programme Choice page. You will be prompted to enter details of the studentship in the Funding and Research Details sections of the form.</font></div></div></div>