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DNNアーキテクチャの対称性破れを利用した効率的学習法の開発

Research Project

Project/Area Number 24K20796
Research Category

Grant-in-Aid for Early-Career Scientists

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research InstitutionWakayama University

Principal Investigator

菅間 幸司  和歌山大学, システム工学部, 講師 (00913948)

Project Period (FY) 2024-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help
¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
KeywordsDNN学習法
Outline of Research at the Start

ニューラルネットワーク(Neural Network,NN)は,ニューロンの置換操作に対する対称性を持つため,NN の重みパラメータ空間は高い冗長性を持つ.この冗長性が NN の学習を非効率にしているのではないだろうか.本研究では,これらの問いに対しての答えを得るために実証実験を行い,そこで得られる知見に基づいて,NN の学習を効率化する方法を模索する.

URL: 

Published: 2024-04-05   Modified: 2024-06-24  

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