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J-GLOBAL ID:202104001029638919  Research Project code:19206418

深層学習の潜在的正則構造の理解に基づく学習法の安定化と高速化

深層学習の潜在的正則構造の理解に基づく学習法の安定化と高速化
National award number:JPMJPR1928
Study period:2019 - 2022
Organization (1):
Principal investigator: ( , 大学院情報理工学系研究科, 助教 )
DOI: https://doi.org/10.52926/JPMJPR1928
Research overview:
深層学習モデルの膨大な学習コストを低減し、その適用ドメインを飛躍的に拡大する事を目標とします。具体的には、深層学習における最大の謎である学習法の大域収束性と汎化誤差担保の為に、学習法が備える潜在的正則構造発見能力の正体について解明を試みます。更に、究明した正則構造と大域収束の為のネットワーク構造の十分条件を陽に利用した安定的学習法及びネットワーク構造学習法の開発に取り組みます。
Terms in the title (4):
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Research program:
Parent Research Project: 数学と情報科学で解き明かす多様な対象の数理構造と活用
Organization with control over the research:
Japan Science and Technology Agency

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