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深層学習の理論解析による次世代脳型人工知能技術の開発

研究課題

研究課題/領域番号 18K19821
研究種目

挑戦的研究(萌芽)

配分区分基金
審査区分 中区分61:人間情報学およびその関連分野
研究機関奈良先端科学技術大学院大学

研究代表者

池田 和司  奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (10262552)

研究期間 (年度) 2018-06-29 – 2022-03-31
研究課題ステータス 完了 (2021年度)
配分額 *注記
6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2018年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
キーワード深層学習 / ResNet / 汎化ギャップ / 学習曲線 / truncated data / Barron空間 / トラッキング / グラフ信号処理 / スキップコネクション / ドロップアウト / ストキャスティックデプス / 機械学習 / 人工知能 / 統計的学習理論 / 学習理論 / 統計的漸近論 / 情報幾何学
研究成果の概要

本研究は、深層学習の要素技術を理論解析することで、計算機資源とビッグデータに頼る従来の試行錯誤研究から脱却し、次世代脳型人工知能の開発を目指したものである。ブラックボックスと言われる深層学習であるが、その性能の一部は理論的に解析可能である。近年の深層学習の主流であるResNetを解析したところ、ResNetの特徴であるショートカットが汎化ギャップの上限を小さくすること、また1層ではなく2層をショートカットすることで上限はさらに小さくなることが示された。またその他の技術についても理論的な評価が与えられ、これらの結果は深層学習の設計指針に有効である。

研究成果の学術的意義や社会的意義

深層学習がこれほど注目されているにもかかわらず、その理論的背景は明らかではなかった。その原因の一つは、深層学習は構造的には1980 年代のネオコグニトロンと同等であり、その学習方法にプレトレーニングやドロップアウト,あるいは確率降下法などのヒューリスティックな工夫を組み合わせたもので、どの要素がどのような効果を持つのかがわかりにくかったためである。日本神経回路学会などでもBeyond Deep Learningが議論されるなど、次世代脳型人工知能の開発にはまず深層学習の仕組みを明らかにする必要があり、本研究によりいくつかの要素技術の本質的な役割が解明された。

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

    (26件)

すべて 2022 2021 2020 2019 2018 その他

すべて 国際共同研究 (1件) 雑誌論文 (8件) (うち国際共著 2件、 査読あり 8件、 オープンアクセス 5件) 学会発表 (17件) (うち国際学会 9件、 招待講演 5件)

  • [国際共同研究] Ateneo de Manila University/De La Salle University/Augmented Intelligence Pros(フィリピン)

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Multi-Level Attention Pooling for Graph Neural Networks: Unifying Graph Representations with Multiple Localities2022

    • 著者名/発表者名
      Takeshi D. Itoh, Takatomi Kubo, Kazushi Ikeda
    • 雑誌名

      Neural Networks

      巻: 145 ページ: 356-373

    • DOI

      10.1016/j.neunet.2021.11.001

    • 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] The Relative Isolation Probability of a Vertex in a Multiple-Source Edge-Weighted Graph2022

    • 著者名/発表者名
      Renzo Roel P. Tan, Kyle Stephen S. See, Kazushi Ikeda, Jun Kawahara, Richard M. de Jesus, Lessandro Estelito O. Garciano, Agnes D. Garciano
    • 雑誌名

      Engineering Letters

      巻: 10

    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Concerning a Decision-Diagram-Based Solution to the Generalized Directed Rural Postman Problem2020

    • 著者名/発表者名
      Renzo Roel P. Tan, Jun Kawahara, Kazushi Ikeda, Agnes D. Garciano, Kyle Stephan S. See
    • 雑誌名

      IAENG International Journal of Computer Science

      巻: 47 ページ: 302-309

    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] 心拍変動を用いた運動中のイヌの情動評価の試み2020

    • 著者名/発表者名
      村山 未来, 永澤 美保, 片山 真希, 池田 和司, 久保 孝富, 山川 俊貴, 藤原 幸一, 菊水 健史
    • 雑誌名

      動物心理学研究

      巻: 70 号: 1 ページ: 15-18

    • DOI

      10.2502/janip.70.1.1

    • NAID

      130007884222

    • 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] ウマ(<i>Equus caballus</i>)とヒトにおける歩行同期の実証的検討2020

    • 著者名/発表者名
      上田江里子,久保孝富,村重哲史,永澤美保,池田和司,瀧本-猪瀬彩加
    • 雑誌名

      動物心理学研究

      巻: 70 号: 2 ページ: 27-39

    • DOI

      10.2502/janip.70.2.1

    • NAID

      130007958823

    • ISSN
      0916-8419, 1880-9022
    • 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] Theoretical analysis of skip connections and batch normalization from generalization and optimization perspectives2020

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Furusho, Kazushi Ikeda
    • 雑誌名

      APSIPA Transactions on Signal and Information Processing

      巻: 9 号: 1

    • DOI

      10.1017/atsip.2020.7

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Predicting the band gap of ZnO quantum dots via supervised machine learning models2020

    • 著者名/発表者名
      Paul Rossener Regonia, Ryosuke Tani, Atsushi Ishizumi, Hisao Yanagi, Kazushi Ikeda
    • 雑誌名

      Optik: International Journal for Light and Electron Optics

      巻: 207 ページ: 164469-164469

    • DOI

      10.1016/j.ijleo.2020.164469

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Data-efficient framework for personalized physiotherapy feedback2020

    • 著者名/発表者名
      Bryan Lao, Tomoya Tamei, Kazushi Ikeda
    • 雑誌名

      Frontiers in Computer Science

      巻: 2 ページ: 3-3

    • DOI

      10.3389/fcomp.2020.00003

    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Evaluation of the Effect of Transfer Learning to Multi-Instance Detection of Monkeys2021

    • 著者名/発表者名
      Riza Rae Pineda, Takatomi Kubo, Masaki Shimada, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      13th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA-ASC)
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Robust Tracking of Japanese Macaques from Videos in the Wild using Cascaded Networks2021

    • 著者名/発表者名
      Riza Rae Pineda, Takatomi Kubo, Masaki Shimada, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      CV4Animals: Computer Vision for Animal Behavior Tracking and Modeling Workshop in conjunction with Computer Vision and Pattern Recognition 2021 (CVPR)
    • 関連する報告書
      2021 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Quantification Analysis of Behavioral Changes after Sciatic Nerve Ligation in Rats2020

    • 著者名/発表者名
      Panyawut Sri-iesaranusorn, Saeka Shimochi, Naoaki Ono, Emrah Yatkin, Hidehiro Iida, Kazushi Ikeda, Junichiro Yoshimoto
    • 学会等名
      APSIPA-ASC
    • 関連する報告書
      2020 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Stochastic depthが勾配降下法の学習速度に与える影響の理論解析2019

    • 著者名/発表者名
      古庄康隆,池田和司
    • 学会等名
      情報理論的学習理論ワークショップ
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] ResNetとbatch normalizationによるデータ分離能力の向上2019

    • 著者名/発表者名
      古庄康隆,池田和司
    • 学会等名
      情報論的学習理論と機械学習研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] 古典的なニューラルネットワークの問題点と加算型及び結合型ショートカットによる改善2019

    • 著者名/発表者名
      古庄康隆,池田和司
    • 学会等名
      情報論的学習理論と機械学習研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Fixup initializationの理論解析: 学習の高速化とResNetの汎化能力向上2019

    • 著者名/発表者名
      古庄康隆,池田和司
    • 学会等名
      情報論的学習理論と機械学習研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Overview: Theoretical properties of deep learning methods2019

    • 著者名/発表者名
      Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      APSIPA-ASC
    • 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] ResNet and batch normalization improve data separability2019

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Furusho, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      Asian Conference on Machine Learning
    • 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] Generation and visualization of tennis swing motion by conditional variational RNN with hidden Markov model2019

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Furusho, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      Asian Conference on Machine Learning: Trajectory, Activity, and Behaviour workshop
    • 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] Theoretical analysis of the fixup initialization for fast convergence and high generalization ability2019

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Furusho, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      International Conference on Machine Learning: Understanding and Improving Generalization in Deep Learning workshop
    • 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] Additive or concatenating skip-connections improve data separability2019

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Furusho, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      International Conference on Machine Learning: Understanding and Improving Generalization in Deep Learning workshop
    • 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] ニューラルネットワークの隠れ層のユニット数とReLU関数が汎化能力に与える影響の理論解析2019

    • 著者名/発表者名
      古庄泰隆,池田和司
    • 学会等名
      電子情報通信学会IBISML研究会
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] Batch-normalizationがResNetのFIsher情報行列に与える影響の理論解析2019

    • 著者名/発表者名
      古庄泰隆,池田和司
    • 学会等名
      電子情報通信学会IBISML研究会
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] Effects of Skip-Connection in ResNet and Batch-Normalization on Fisher Information Matrix2019

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Furusho, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      脳と心のメカニズム冬のワークショップ
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] ニューラルネットワークの埋め込み安定性と汎化能力の関係2018

    • 著者名/発表者名
      古庄泰隆,池田和司
    • 学会等名
      第14回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
  • [学会発表] Non-asymptotic analysis of Fisher information matrices of Multi-layer perceptron, ResNet, and Batch-normalization2018

    • 著者名/発表者名
      Yasutaka Furusho, Kazushi Ikeda
    • 学会等名
      6th INCF Japan Node International Workshop: Advances in Neuroinformatics
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会

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公開日: 2018-07-25   更新日: 2023-01-30  

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