KEK 素粒子原子核研究所・理論セミナー/Dr.Masato Taki

 
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開始2017/04/21（金）14:00
終了2017/04/21（金）15:00
会場Kenkyu-honkan 1F, Meeting room 1
講演タイトル深層学習の理論的な仕組みと様々な応用
講演者瀧　雅人氏(理研iTHEMS)
言語日本語/Japanese
連絡先柴正太郎/sshiba-AT-post.kek.jp
ウェブサイト
食堂・売店利用予定なし／0

概要


Abstract:
この数年、人工知能におけるニューラルネットワーク（コネクショニズム）
アプローチが驚異的なリバイバルを遂げています。深層学習（ディープ
ラーニング）と呼ばれる今日のニューラルネットは、計算機の性能向上や
利用可能な高品質のデータが増えたことに後押しされて発展してきましたが、
その本質は必ずしもそこにはありません。実際には理論的考察に基づいた、
アルゴリズム上の数多くの新しいアイデアが、深層学習の成功を可能にしています。

このセミナーの前半では深層学習の現状をざっと紹介した後、ニューラル
ネットの基礎と機械学習のコンセプト、そして深層学習固有の理論的
アイデアを解説します（大学1年程度の線形代数と微分法のさわりの部分と、
確率の簡単な知識以外は仮定しません。）。後半では、幾つかの簡単な
実験結果をお見せしながら、深層学習のさまざまな拡張や応用を紹介します。
また、深層学習の理論的理解を得ようとこの数年様々に試みられている研究も
紹介します。時間が許せば、基礎科学に適用できるセットアップも紹介できれば
と思います。

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