深層学習の原理記述に向けた構造汎化理論スキームの開発

研究課題

体系的番号	JPMJFR216I
DOI	https://doi.org/10.52926/JPMJFR216I
研究代表者	今泉允聡東京大学, 総合文化研究科, 准教授
研究期間 (年度)	2022 – 2028 (予定)
概要	深層学習の原理を記述する新しい数学的理論を構築し、深層学習の諸問題の抜本的な解決を目指します。深層学習は高精度で優れたデータ解析技術ですが、実用上は膨大な計算コストなどの課題が多く残ります。これは、従来理論が深層学習という新技術の原理を説明できないことに一因があります。本研究は、新概念「構造的汎化」を基軸に深層学習の原理を記述する理論を構築し、深層学習の基盤的側面の長期的かつ抜本的改善を試みます。
研究領域	八木パネル

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