研課題
J-GLOBAL ID：202204014878934990
研究課題コード：21460948
物理現象を再現する深層ニューラルネットのベイズ学習法
体系的課題番号：JPMJAX210D
実施期間：2021 - 2023
実施機関 (1件)：
研究代表者：
(
, NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 研究主任 )
DOI：
https://doi.org/10.52926/JPMJAX210D
研究概要：
ノイズや欠損を伴うような不完全なデータから、物理ダイナミクスを高精度にシミュレーション可能な深層ニューラルネットのベイズ学習法の確立に挑みます。ハミルトン力学では、ダイナミクスは相空間上の軌跡として表されます。本研究では、不完全データからの学習を実現するために、相空間上におけるデータの確率的生成モデルを新たに考案し、それに基づく学習アルゴリズムの導出、および、計算機実験による検証を行います。
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