ダイナミクスの機械学習の数理解析 － リザバー計算を中心に －

• 研究課題/領域番号: 23K25780
• 補助金の研究課題番号: 23H01083 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分12020:数理解析学関連
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: 國府 寛司 京都大学, 理学研究科, 教授 (50202057)
• 研究分担者: 坂上 貴之 京都大学, 理学研究科, 教授 (10303603)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2027年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2026年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2025年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円); 2024年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2023年度: 7,020千円 (直接経費: 5,400千円、間接経費: 1,620千円)
• キーワード: 力学系 / 機械学習 / リザバー計算 / ダイナミクス / 分岐

研究開始時の研究の概要

リザバー計算は回帰的ニューラルネットワーク(RNN)を用いた機械学習法であり，未知のダイナミクスから生成される時系列データの予測などの時間的に変化する対象の機械学習法として優れているとされている．本研究は，力学系理論の観点からこのリザバー計算を研究することで，その学習メカニズムの数理的本質は何かという問いに迫ろうとするものである．