非線形非負行列分解を用いたディープニューラルネットワーク計算手法の開発
| 体系的番号 |
JPMJPR16U6 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR16U6.18189192 |
研究代表者 |
今倉 暁 , システム情報系, 助教
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018 – 2019
|
| 概要 | 本研究課題では、ディープニューラルネットワーク(DNN)計算のデファクトスタンダード解法であるバックプロパゲーション法と異なるアプローチに基づく計算法として、非線形非負行列分解(非線形NMF)を利用した新しいDNN計算法の基盤アルゴリズムの開発、並列実装法の開発および基盤計算である高速・高並列行列計算法の開発を行う。また、行列分解に基づく他のデータ解析手法の開発についても併せて取り組む。
|
|---|
| 研究領域 | 情報と未来 |
|---|
