対称性を用いた深層学習とそれに繋がる不変式論の研究

研究課題

体系的番号	JPMJPR2123
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJPR2123
研究代表者	三内顕義理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員
研究期間 (年度)	2021 – 2023
概要	現在レイノルズ作用素を用いて構成することができた同変深層ニューラルネットワークモデルを不変深層ニューラルネットワークの枠組みに適応しようとしている。その際に必要な数学的枠組みであるレイノルズ次元、レイノルズデザインなどの理論を発展させ、数学と情報の両面からアプローチすることで不変深層ニューラルネットモデルを構成する。
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