| 体系的番号 |
JPMJAX24CG |
研究代表者 |
髙橋 昂 東京大学, 理学系研究科附属知の物理学研究センター, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2024 – 2026
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| 概要 | 学習時の振る舞いを理論的に説明・理解することはデータ科学の根幹を成す要素の１つです。これまでの理論解析は設定の詳細に依存しない基本的性質の解明を探求してきましたが、学習タスクが複雑化し、現実に出会う個別の設定における振る舞いを予言することは困難となっています。本研究では、個別の設定における振る舞いを近似的に説明する数理モデルを推論する枠組みを構築し、現実と理論の橋渡しをする方法論の確立を目指します。
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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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