Research Project
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
ニューラルネットワークを微分方程式（ODE）で表現した「無限の深さの」深層学習（ニューラルODE）や，IoTにおける物理系センサデータからのノンパラメトリック回帰など，微分方程式の制約をもつ機械学習が近年，重要性を増している．しかし，従来の機械学習の手法では，それら微分方程式を陽に扱うことはできない．本研究の目的は，（１）微分方程式を制約にもつ機械学習を非平滑最適制御問題として再定式化し，（２）微分方程式を陽に考慮した無限次元の最適化を効率よく解く手法を提案，そして（３）電動車いすを用いた実証実験により提案手法の有効性を示すことである．
