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精度保証付きニューラルネットワーク数値計算理論の確立

研究課題

戦略的な研究開発の推進 創発的研究支援事業

体系的番号 JPMJFR202S
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJFR202S

研究代表者

田中 一成  早稲田大学, 理工学術院総合研究所, 次席研究員(研究院講師)

研究期間 (年度) 2021 – 2027 (予定)
概要ニューラルネットワークは世界的に利用が進んでいる機械学習のベースとなる構造で、関数近似手法としても注目されています。本研究では反応拡散モデルと呼ばれる微分方程式を主な対象として、その効率的な精度保証法の開発にニューラルネットワークをベースとした手法で挑みます。これを通じてLearn and Verifyという新スタンダードを創出し、精度保証付きニューラルネットワーク数値計算としての普及を目指します。
研究領域川村パネル

報告書

(3件)
  • 2023 年次報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )
  • 2021 年次報告書 ( PDF )

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2021-07-12   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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