| 体系的番号 |
JPMJPR2125 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR2125 |
研究代表者 |
園田 翔 理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2024
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| 概要 | 深層学習により，写像を深さ方向に分解する方法（深層分解）の有効性が実証されました．写像を幅方向（基底と係数）に分解する方法は情報技術に普遍的であり，調和解析によって体系付けられています．一方，深層分解の理論は未整備であり，深層学習によって得られる中間情報表現の性質はほとんど予測不能です．本研究では，深層分解の理論と方法を開発し，特に写像やデータの「深さ」を定式化して，次世代の情報技術へ展開します．
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| 研究領域 | 数学と情報科学で解き明かす多様な対象の数理構造と活用 |
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