| 体系的番号 |
JPMJAX23CS |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJAX23CS |
研究代表者 |
若山 智哉 東京大学, 大学院経済学研究科, 大学院生
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| 研究期間 (年度) |
2023 – 2025
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| 概要 | 深層学習の医療や産業分野における実用化に向けて不確実性の定量化や解釈性の向上は必須となりますが、それらを可能にするベイズ深層学習は、精度が高くなりづらいという難点を抱えています。本研究では現代的な高次元統計理論を応用し深層学習の数理的な理解を深めることで、高精度なベイズ深層学習に必要な事前分布やモデルの特徴づけを目指します。
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| 研究領域 | 次世代AIを築く数理・情報科学の革新 |
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