Proj
J-GLOBAL ID:202204014878934990  Research Project code: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

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
National award number:JPMJAX210D
Study period:2021 - 2023
Organization (1):
Principal investigator: ( , 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
Research overview:
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。
Terms in the title (3):
Terms in the title
Keywords automatically extracted from the title.
Research program:
Parent Research Project: 数理・情報のフロンティア
Organization with control over the research:
Japan Science and Technology Agency
Reports :

Return to Previous Page