確率測度の空間上の動的システムの可到達性の解析と深層学習への応用
| 体系的番号 |
JPMJAX210L |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX210L |
研究代表者 |
星野 健太 京都大学, 大学院情報学研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2021 – 2023
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| 概要 | 本研究では、システム制御理論の可到達性解析を確率動的システムに拡張することに取り組みます。可到達性解析は、システムが時間発展によって取りうる状態を解析する問題です。本研究では可到達性解析に最適輸送理論などの知見を取り入れ、システムが取りうる確率分布の解析を可能にすることによって、確率的に振る舞うシステムの高度な性能保証を目指します。そして、深層学習に応用し、深層学習の性能保証の実現を目指します。
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| 研究領域 | 数理・情報のフロンティア |
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