【講演ノート】【第36回#3】深層学習の原理を明らかにする理論の試み

第36回数学カフェの講演ノートを公開します.

講演者:今泉允聡さんHP

※ご所属は講演当時のものです.

2017年に博士号を取得.専門はノンパラメトリック統計学.
博士論文では複雑データのノンパラメトリック回帰を調べる.
2018年4月より統計数理研究所にPDとして所属,その後同研究所の助教を勤める.
理化学研究所AIPセンター客員研究者も務める.深層学習に関する統計的性質の研究を開始.
2018年10月より科学技術振興機構さきがけ研究者(兼任).2020年4月より東京大学先進科学研究機構准教授.

講演概要

機械学習は,計算機科学の一分野で,大量のデータを解析・理解し,機械に対して高度なタスクを行わせるための技術です.自動運転・ゲームAI・生物学など近年様々な領域で応用されるなど,産業界から注目を集めています.それと同時に,その技術発展を支える基礎理論の研究も,日進月歩の進歩を遂げています.

第36回数学カフェでは,機械学習に関して第一線で研究をされている3名の先生方(渡邊千紘先生・今泉允聡先生・田中章詞先生)を招待し,機械学習の数理に関してご講演をしていただきます(講演日時は下記スケジュールをご参照ください).今回の講演会#3では今泉允聡先生にご講演いただきます.

深層学習というデータ分析法の”発見”によって始まった,統計・機械学習理論などの基盤理論の発展を議論する.深層学習の成功は,幅広い科学や実社会への応用で威力を発揮するだけでなく,逆に深層学習を支えるべき基礎理論の分野にも影響を与えている.発見された新手法を発展させるにはその原理の理解が必要だが,深層学習は既存の統計・学習理論の枠組みに収まらないため,この性能を理解し一般化する上での障害となっている.本講演では,深層学習を解析する上での既存理論の限界を挙げ,それを解決する試みを講演者の研究を絡めつつ紹介する.

参考文献

金森敬文(2015) 統計的学習理論, 講談社.

イベントは終了しています.

第36回数学カフェ申し込みサイト:概要などが記載されています.

講演ノート

※ファイルのロードに多少のお時間をいただきます.

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