| 体系的番号 |
JPMJPR22C8 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR22C8 |
研究代表者 |
二見 太 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 講師
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| 研究期間 (年度) |
2022 – 2025
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| 概要 | 情報理論およびPACベイズ理論の融合により、具体的なアルゴリズムに依存して、深層ベイズ推論の予測能力と統計的不確実性を同時に評価できる新しい非漸近論的な学習理論の構築を目指します。またそれを活用することで、ユーザーのデータに対する仮定に柔軟に合わせて、不確実性の評価が可能な新しい深層ベイズのアルゴリズムやモデルを開発します。
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| 研究領域 | 信頼されるAIの基盤技術 |
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