深層学習の高速化にむけた適応ネットワークの数学的発見と学習法開発
| 体系的番号 |
JPMJPR1852 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR1852 |
研究代表者 |
今泉 允聡 統計数理研究所, 統計思考院, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2018 – 2021
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| 概要 | 本研究は、統計・数学の理論的な発見を利用して、深層学習の抱える高コスト問題を解決しようという試みです。深層学習は学習に膨大なコストがかかるため、実用上のシステム調整を迅速・柔軟に行うことが困難です。本研究は、低コスト学習に必要な「適応ネットワーク」を理論的に構築し、それに基づく効率的なアルゴリズムを開発することで高コスト問題を解決し、社会の実情に沿った深層学習の普及を促進します。
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| 研究領域 | 新しい社会システムデザインに向けた情報基盤技術の創出 |
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