深層ニューラルネットワークの情報統計力学

2021 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 21K18146
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Pioneering)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 13:Condensed matter physics and related fields
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 吉野 元 大阪大学, サイバーメディアセンター, 教授 (50335337)
• Project Period (FY): 2021-07-09 – 2025-03-31

Summary of the Research Project

本研究は、深層ニューラルネットワークによる機械学習の機構の解明を目指した研究である。応募者は、統計力学的手法により、ニューラルネットワークにおける学習の進行がある種の階層性を持ち、その階層性がネットワークの両端から中央部に向かって簡単な構造に組み込まれて行くことを示唆する結果を得ている。本研究では、大規模数値シミュレーションの手法によってその理論を検証することが計画されている。

Scientific Significance and Expected Research Achievements

機械学習に用いられる深層ニューラルネットワークをブラックボックスとしてではなく、中身を理解して使うことは、現在、重要な課題となっている。深層ニューラルネットワークによる機械学習の基礎理論を構築することを目指した本研究の学術的意義は高く、それが達成されれば多方面での波及効果が期待される。脳科学や進化の問題との関連性も興味深い。