研究課題/領域番号 |
23H03467
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 補助金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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研究機関 | 金沢大学 |
研究代表者 |
砂田 哲 金沢大学, 機械工学系, 教授 (10463704)
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研究分担者 |
新山 友暁 金沢大学, 機械工学系, 准教授 (00583858)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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配分額 *注記 |
18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円)
2023年度: 8,710千円 (直接経費: 6,700千円、間接経費: 2,010千円)
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キーワード | 物理深層学習 / 最適制御 / 学習 |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、深層学習の根幹である層から層への情報伝搬を力学系の時間発展とみなし、学習は力学系の最適制御問題として定式化する。これにより、最適制御理論に基づき連続時間の時間発展則に従う非線形力学系を深層学習器として利用する手法を確立する。すなわち、非線形力学系に深層学習的情報処理を担わせる手法を与える。この手法により、どのような力学系において高い情報処理能力があるかを明らかにして、 力学系理論の観点から、深層学習メカニズムの解明に迫る。また、本提案を実際の物理システム(特に、高速計算を可能とする光電融合システム)へ実装することを想定し、実装が容易となる新たな制御手法の確立も目指す。
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