最適化や深層学習のための最良力学系の探究

• 研究課題/領域番号: 24K22290
• 研究種目: 挑戦的研究(萌芽)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 松尾 宇泰 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (90293670)
• 研究分担者: 佐藤 峻 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (40849072)
• 研究期間 (年度): 2024-06-28 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円); 2026年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円); 2025年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2024年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
• キーワード: 力学系 / 最適化 / 深層学習 / 数値解析

研究開始時の研究の概要

連続最適化手法や深層ニューラルネットワークの連続極限として現れる力学系について，その比較法を確立し，「最良の」力学系を探究する．これにより，最適化手法や深層ニューラルネットワークを連続系の立場から探究する立場を基礎付けし，新たな，より優れた最適化手法や深層ニューラルネットワークの構築を目指す．研究は，まず最適化分野について手中的に行い，そこで得られた知見を深層学習分野に展開し，知見の普遍性や分野依存性を明確にする手順で展開する．