研究課題/領域番号 |
22K19814
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研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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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
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研究機関 | 九州大学 |
研究代表者 |
VARGAS DANILO 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (00795536)
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研究期間 (年度) |
2022-06-30 – 2024-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2023年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2022年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
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キーワード | SyncMap / Self-organization / Novel AI Paradigm / Dynamical systems / 自己組織化 / Dynamical Equations / New Learning Paradigm |
研究開始時の研究の概要 |
[Vargas, Asabuki AAAI21]に公開されたSyncMapは(a 開拓な学習手法)従来と異なる学習システムであり、最適化によらなく、力学系のみに基づいておる。(b 高い精度)ほとんどのタスクで深層学習を含めてすべてのアルゴリズムを超え、非常に正確であった。さらに、(c 高い適応度)常に自己更新する動的方程式に基づいているため、適応は固有の機能であり、したがって、定期的に変化する問題は、より簡単に解決できると紹介した。では、SyncMapは上記の三点によって有望を持つ学習システムと考えられる。SyncMapという新たな学習パラダイムに基づいて、新しい人工知能の基礎を開拓する研究である。
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研究実績の概要 |
In this research we further developed the novel machine learning paradigm based solely on dynamical equations and no optimization. SyncMap was further improved in stability (Symmetrical SyncMap), to deal with high dimensionality (Magnum) and also to work with changing hierarchies (Sigma). Symmetrical SyncMap improves the equations of SyncMap to deal with long-term stability of the initial equations. Magnum uses multiple Inertia-SyncMaps in subsets of variables, enabling it to deal with high dimensional problems. Sigma achieves the astonishing feat of both being accurate enough to predict the structure of hierarchical input structures at the same time as being adaptive enough to deal with changes in them throughout the experiments. All these methods were extensively tested and their results were submitted to top journals in the area. Hopefully, most of them will become available in the next few months. We also developed two key understanding of how input sequences can be used generally to deal with images and other non-sequential input. Based on these new findings, we have proceeded to develop a novel architecture for computer vision and two methodologies for supervised learning classification tasks.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
Currently, with three improvements of SyncMap finalized and submitted to journals, we have already proceeded to the last stages of development of a new (a) computer vision architecture and (b) classification methodology. We expect to finalize the experiments of both and submit them within this year.
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今後の研究の推進方策 |
We will continue with the development of computer vision and classification based on SyncMap's novel learning paradigm.
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