| Project/Area Number |
24KF0203
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
|
| Allocation Type | Multi-year Fund |
|---|
| Section | 外国 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
|
|---|
| Research Institution | The University of Tokyo |
|---|
Principal Investigator |
山崎 俊彦 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70376599)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
MICHEL NICOLAS 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 外国人特別研究員
|
|---|
| Project Period (FY) |
2024-11-15 – 2027-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥2,300,000 (Direct Cost: ¥2,300,000)
Fiscal Year 2026: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2025: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2024: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
|
|---|
| Outline of Research at the Start |
深層学習モデルのための効率的なオンライン継続学習のスキームを設計する。これまで行ってきた研究は、オンライン継続学習画像分類中心で行われてきたのに対して、本研究では、強化学習、敵対的学習、画像セグメンテーション、画像生成などへの手法の一般化というより挑戦性の高い課題を考える。
さらに、解釈可能な確率的モデリングの提案と理論体系の構築をおこなう。画像分類はこれまで様々な分析がなされてきたのに対し、その他の画像処理課題への応用については、まだ十分に理論的な理解が得られていないため、本研究で取り組む。
|
