• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

ポスト深層学習時代を見据えた深層ニューラルネットの輸送理論解析

研究課題

研究課題/領域番号 18K18113
研究種目

若手研究

配分区分基金
審査区分 小区分61030:知能情報学関連
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

園田 翔  国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (00801218)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2022-03-31
研究課題ステータス 完了 (2021年度)
配分額 *注記
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
キーワードニューラルネット / ホワイトボックス化 / 積分表現理論 / リッジレット変換 / Neural ODE / カーネル求積 / 非コンパクト対称空間 / 群畳み込み / 零空間 / 調和解析 / 量子機械学習 / 連続神経場 / ラドン変換 / オーバーパラメトライズ / ランダム特徴量 / 近似下限 / ODE-Net / 局所ラデマッハ複雑度 / 量子計算機 / ベゾフ空間 / リッジレット解析 / 深層ニューラルネット / 大域最適 / 確率的数値解析 / 粒子フィルタ / 最適輸送 / 脳波 / 最適輸送理論 / 機械学習
研究成果の概要

愛媛大・石川勲氏と理研・池田正弘氏との共同研究を軸として,積分表現理論の研究が飛躍的に進展した.特に,多様体上の全結合層や信号空間上の群畳み込み層など多様な隠れ層に対してリッジレット変換を導出するための一般的な方法を見出し,積分表現理論の適用範囲が飛躍的に向上した.また,積分表現理論や輸送理論をきっかけとして,量子機械学習や神経科学,調和解析,確率的数値解析,制御理論,微分方程式論など関連分野の研究者との共同研究が多く立ち上がった.一方,輸送理論の研究は各論的な段階であり,基礎理論の整備が必要と考える.

研究成果の学術的意義や社会的意義

一般に学習済ニューラルネット(NN)の情報処理様式を外部から読み解くことは難しい.NNが誤動作しないよう制御するため,ホワイトボックス化が求められる.積分表現と輸送解釈はいずれも,NNを線形空間という性質の良い空間で表現する方法論であり,ホワイトボックス化の有力候補である.積分表現の強みであるリッジレット変換は特定の全結合型NNに限って発見されていたが,本研究により現代的なNNに対して機械的に導出できるようになり,NNのホワイトボックス化に貢献した.

報告書

(5件)
  • 2021 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2020 実施状況報告書
  • 2019 実施状況報告書
  • 2018 実施状況報告書
  • 研究成果

    (85件)

すべて 2022 2021 2020 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (9件) 雑誌論文 (9件) (うち国際共著 1件、 査読あり 8件、 オープンアクセス 6件) 学会発表 (66件) (うち国際学会 25件、 招待講演 32件) 学会・シンポジウム開催 (1件)

  • [国際共同研究] 浙江師範大学(中国)

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [国際共同研究] IQOQI Vienna(オーストリア)

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [国際共同研究] Oxford University/Alan Turing Institute(英国)

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [国際共同研究] 浙江師範大学(中国)

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Max Planck Institute(ドイツ)

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Zhejiang Normal University/China Jiliang University/Peking University(中国)

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [国際共同研究] The University of New South Wales(オーストラリア)

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [国際共同研究] Robert Bosch GmbH(ドイツ)

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [国際共同研究] University of Tuebingen/Robert Bosch GmbH(ドイツ)

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Fully-Connected Network on Noncompact Symmetric Space and Ridgelet Transform based on Helgason-Fourier Analysis2022

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda, Isao Ishikawa, Masahiro Ikeda
    • 雑誌名

      Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning

      巻: -

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Differentiable Multiple Shooting Layers2021

    • 著者名/発表者名
      Stefano Massaroli, Michael Poli, Sho Sonoda, Taiji Suzuki, Jinkyoo Park, Atsushi Yamashita, Hajime Asama
    • 雑誌名

      Advances in Neural Information Processing Systems

      巻: 34 ページ: 16532-16544

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著
  • [雑誌論文] Ridge Regression with Over-Parametrized Two-Layer Networks Converge to Ridgelet Spectrum2021

    • 著者名/発表者名
      S. Sonoda, I. Ishikawa, M. Ikeda
    • 雑誌名

      Proceedings of The 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics

      巻: 130 ページ: 2674-2682

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] ニューラルネットの関数解析的方法と無限次元零空間2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 雑誌名

      日本統計学会誌

      巻: 50 ページ: 285-316

    • NAID

      130007995101

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Learning with Optimized Random Features: Exponential Speedup by Quantum Machine Learning without Sparsity and Low-Rank Assumptions2020

    • 著者名/発表者名
      H. Yamasaki, S. Subramanian, S. Sonoda, M. Koashi
    • 雑誌名

      Advances in Neural Information Processing Systems

      巻: 33 ページ: 13674-13687

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Transport Analysis of Infinitely Deep Neural Network2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda, Noboru Murata
    • 雑誌名

      Journal of Machine Learning Research

      巻: 20 ページ: 1-52

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] EEG dipole source localization with information criteria for multiple particle filters2018

    • 著者名/発表者名
      Sonoda Sho, Nakamura Keita, Kaneda Yuki, Hino Hideitsu, Akaho Shotaro, Murata Noboru, Miyauchi Eri, Kawasaki Masahiro
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 108 ページ: 68-82

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2018.08.008

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Localizing Current Dipoles from EEG Data Using a Birth-Death Process2018

    • 著者名/発表者名
      Nakamura Keita, Sonoda Sho, Hino Hideitsu, Kawasaki Masahiro, Akaho Shotaro, Murata Noboru
    • 雑誌名

      2018 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)

      巻: 1 ページ: 2645-2651

    • DOI

      10.1109/bibm.2018.8621504

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] 生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定2018

    • 著者名/発表者名
      中村圭太, 園田翔, 日野英逸, 川崎真弘, 赤穂昭太郎, 村田昇
    • 雑誌名

      研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

      巻: 2018-MPS-118 ページ: 1-8

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] Fully-Connected Network on Noncompact Symmetric Space and Ridgelet Transform based on Helgason-Fourier Analysis2022

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda, Isao Ishikawa, Masahiro Ikeda
    • 学会等名
      The 39th International Conference on Machine Learning (ICML2022)
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Differentiable Multiple Shooting Layers2021

    • 著者名/発表者名
      Stefano Massaroli, Michael Poli, Sho Sonoda, Taiji Suzuki, Jinkyoo Park, Atsushi Yamashita, Hajime Asama
    • 学会等名
      The 35th Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021)
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Quantum algorithm for sampling optimal random features2021

    • 著者名/発表者名
      S.Sonoda, H. Yamasaki, S. Subramanian, and M. Koashi
    • 学会等名
      RQC-AIP Joint Seminar
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Regression and Classification with Optimized Random Features: Applications of Exponential Speedup by Quantum Machine Learning without Sparsity and Low-Rankness Assumptions2021

    • 著者名/発表者名
      H. Yamasaki, S. Subramanian, S. Sonoda and M. Koashi
    • 学会等名
      Quantum Techniques in Machine Learning (QTML) 2021
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Regression and Classification with Optimized Random Features: Applications of Exponential Speedup by Quantum Machine Learning without Sparsity and Low-Rankness Assumptions2021

    • 著者名/発表者名
      H. Yamasaki, S. Subramanian, S. Sonoda and M. Koashi
    • 学会等名
      21th Asian Quantum Information Science Conference (AQIS2021)
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Ridgelet transform on the matrix space2021

    • 著者名/発表者名
      S.Sonoda, I.Ishikawa, M.Ikeda
    • 学会等名
      13th International ISAAC Congress
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 非コンパクト対称空間上の連続ニューラルネットとそのリッジレット変換2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔, 石川勲, 池田正弘
    • 学会等名
      2021年度応用数学合同研究集会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] 群畳み込みニューラルネットのリッジレット変換2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔, 石川勲, 池田正弘
    • 学会等名
      第24回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2021)
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] 重み付きSobolev空間におけるニューラルネット積分表現作用素の有界性2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔, 石川勲, 池田正弘
    • 学会等名
      実解析学シンポジウム2021
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] 積分表現ニューラルネットが定める積分方程式の一般解2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔, 石川勲, 池田正弘
    • 学会等名
      日本応用数理学会2021年度年会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] ニューラルネットの零空間の精密構造と統計的役割2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔, 石川勲, 池田正弘
    • 学会等名
      2021年度 統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
  • [学会発表] 積分表現でニューラルネットを理解する2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      2021年度第5回マス・フォア・イノベーションセミナー
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Ghosts in Neural Networks2021

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第1回AI数理セミナー
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Ridge Regression with Over-Parametrized Two-Layer Networks Converge to Ridgelet Spectrum2021

    • 著者名/発表者名
      S. Sonoda, I. Ishikawa, M. Ikeda
    • 学会等名
      The 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS2021)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Learning with Optimized Random Features: Exponential Speedup by Quantum Machine Learning without Sparsity and Low-Rank Assumptions2020

    • 著者名/発表者名
      H. Yamasaki, S. Subramanian, S. Sonoda, M. Koashi
    • 学会等名
      20th Asian Quantum Information Science Conference (AQIS 2020)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Learning with Optimized Random Features: Exponential Speedup by Quantum Machine Learning without Sparsity and Low-Rank Assumptions2020

    • 著者名/発表者名
      H. Yamasaki, S. Subramanian, S. Sonoda, M. Koashi
    • 学会等名
      The 34th Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 積分幾何学に基づくニューラルネットの新しい再構成公式2020

    • 著者名/発表者名
      園田翔, 石川勲, 池田正弘
    • 学会等名
      第23回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [学会発表] オーバーパラメトライズされた有限ニューラルネットの最適解2020

    • 著者名/発表者名
      園田翔, 石川勲, 池田正弘
    • 学会等名
      第23回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [学会発表] ランダムニューラルネットの近似下限評価2020

    • 著者名/発表者名
      園田翔, Ming Li
    • 学会等名
      2020年度 統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [学会発表] Characterizing Deep Learning Solutions by Using Ridgelet Transform2020

    • 著者名/発表者名
      S. Sonoda
    • 学会等名
      Differential Equations for Data Science 2021 (DEDS2021)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 積分幾何学に基づくニューラルネットのパラメータ分布再考2020

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第23回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2020)・企画セッション「学習理論」
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層学習を微分方程式で記述する2020

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第41回IBISML研究会・企画セッション「ダイナミクスと機械学習の接点」
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Harmonic Analysis for Neural Networks and its Applications2020

    • 著者名/発表者名
      S. Sonoda
    • 学会等名
      Applied and Computational Math Seminar, National University of Singapore (online)
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 連続ニューラルネットのリッジレット変換による解析2020

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      2020年度第2回明治非線型数理セミナー
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] A New Reconstruction Formula of Neural Networks based on Radon Transform and Its Applications2020

    • 著者名/発表者名
      S. Sonoda
    • 学会等名
      The 1st Machine Learning Zoom Seminar
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Functional Analysis Methods for Neural Network Theory2020

    • 著者名/発表者名
      S. Sonoda
    • 学会等名
      The 20th AIP Open Seminar
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Random neural field learning: Formalization and numerical experiments via NTK2019

    • 著者名/発表者名
      Kaito Watanabe, Kota Sakamoto, Ryo Karakida, Sho Sonoda, Shunichi Amari
    • 学会等名
      ACML 2019 Workshop on Statistics & Machine Learning Researchers in Japan
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Continuous Model of Deep Neural Networks2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      IIT-RIKEN Workshop
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Generalized kernel quadrature for synthesizing neural networks2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      Generalized kernel quadrature for synthesizing neural networks Data Science, Statistics & Visualization (DSSV2019), a satellite conference of the 62nd World Statistics Congress, promoted by IASC
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Stein's method for computing inverse operators2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      ICML 2019 Workshop on Stein's Method in Machine Learning and Statistics
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Coordinate-free approaches to neural networks2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      PAIR-AIP Joint Research Workshop
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 深層学習の汎化誤差評価2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      理研AIP数学系合同セミナー
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] 連続ニューラルネットの諸相2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      情報系 WINTER FESTA Episode 5
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] ランダム神経場の学習 -NTKによる定式化と実験的検証-2019

    • 著者名/発表者名
      渡部海斗, 坂本航太郎, 園田翔, 唐木田亮, 甘利俊一
    • 学会等名
      第22回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] ReLU深層ニューラルネットワークの一般化されたBesov空間での関数近似能力について2019

    • 著者名/発表者名
      谷口晃一, 池田正弘, 園田翔, 大野健太, 鈴木大慈
    • 学会等名
      第22回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] 量子コンピュータによる高速ランダム特徴量サンプリング2019

    • 著者名/発表者名
      山崎隼汰, Sathyawageeswar Subramanian, 園田翔
    • 学会等名
      第22回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Fast quantum algorithm for data approximation by optimized random features2019

    • 著者名/発表者名
      Hayata Yamasaki, Sathyawageeswar Subramanian, Sho Sonoda, Masato Koashi
    • 学会等名
      量子情報技術研究会(QIT)
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Barron評価を達成するニューラルネットの構成法2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      日本応用数理学会2019年度年会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] カーネル求積による浅いモデルの学習法2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      2019年度 統計関連学会連合大会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] ニューラルネットの連続モデル2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      福岡大学
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層ニューラルネットについて2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第6回日本橋確率論セミナー
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Continuous Model of Deep Neural Networks2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      South China Normal University
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] ニューラルネットの連続モデル2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      大阪大学 数理・データ科学セミナー 数理モデルセミナーシリーズ 第24回
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 連続モデルによるニューラルネットの解析2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      金沢大学 第2回微分方程式とデータサイエンス研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Continuous Model of Deep Neural Networks2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      Theory towards Brains, Machines and Minds, RIKEN CBS
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Continuous Model of Deep Neural Networks2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      Peking University
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Numerical Integration Method for Training Neural Networks2019

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      The 12th International Conference on Monte Carlo Methods and Applications (MCM2019)
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 最適制御にもとづく機械学習の試み2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      Workshop on Transport at Metropolitan
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層学習入門2019

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      理研AIP数学系合同セミナー
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Localizing Current Dipoles from EEG Data Using a Birth Death Process2018

    • 著者名/発表者名
      Nakamura Keita, Sonoda Sho, Hino Hideitsu, Kawasaki Masahiro, Akaho Shotaro, Murata Noboru
    • 学会等名
      IEEE BIBM 2018 workshop on Machine Learning for EEG Signal Processing (MLESP 2018)
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Integral representation of shallow neural network that attains the global minimum2018

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda, Isai Ishikawa, Masahiro Ikeda, Kei Hagihara, Yoshihiro Sawano, Takuo Matsubara, Noboru Murata
    • 学会等名
      The First Japan-Israel Machine Learning Workshop (JIML)
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] An explicit expression for the global minimizer network2018

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda, Isai Ishikawa, Masahiro Ikeda, Kei Hagihara, Yoshihiro Sawano, Takuo Matsubara, Noboru Murata
    • 学会等名
      ICML 2018 Workshop on Theory of Deep Learning (TDL)
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] カーネル求積による積分変換の計算2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第21回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] 生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定2018

    • 著者名/発表者名
      中村圭太, 園田翔, 日野英逸, 川崎真弘, 赤穂昭太郎, 村田昇
    • 学会等名
      第33回 IBISML研究会
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] Continuous Model of Deep Neural Networks2018

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      Invited Lecture at Max Planck Institute for Intelligent Systems
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] Inverse problem in denoising autoencoder2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      2019 RIMS 共同研究 「偏微分方程式に対する逆問題の数学解析とその周辺」
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 数値積分によるニューラルネットの学習2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      2018 RIMS 共同研究 「次世代の科学技術を支える数値解析学の基盤整備と応用展開」
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層学習入門2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第21回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018) チュートリアル
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 機械学習と解析学2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第3回東京実解析セミナー
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層ニューラルネットの数理2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      山形大学DS推進室キックオフミーティング
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層ニューラルネット理論の近況2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      日本数学会2018年度秋季総合分科会 応用数学特別セッション「機械学習の数学的課題: 深層学習の理論を中心に」
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層ニューラルネットの数理2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      津山高専人工知能研究講演会
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] Mathematical Models of Neural Networks2018

    • 著者名/発表者名
      Sho Sonoda
    • 学会等名
      Brawijaya University Seminar on Mathematical Analysis and Its Application
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会 / 招待講演
  • [学会発表] 大域最適解を与えるニューラルネットの積分表現2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第3回統計・機械学習若手シンポジウム「統計・機械学習の交わりと広がり」
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層学習の基礎理論と発展2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      第37回日本医用画像工学会大会 (JAMIT2018) シンポジウム2「深層学習の基礎理論と発展」
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 深層ニューラルネットの数理モデル2018

    • 著者名/発表者名
      園田翔
    • 学会等名
      名古屋工業大学講演会「最適輸送と機械学習理論の周辺」
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会・シンポジウム開催] Quantum Machine Learning Seminar2021

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書

URL: 

公開日: 2018-04-23   更新日: 2023-01-30  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi