機械学習への組合せ論的アプローチ
| 整理番号 | 2022a026 |
|---|---|
| 種別 | 女性研究者活躍支援研究-短期共同研究 |
| 研究計画題目 | 機械学習への組合せ論的アプローチ |
| 研究代表者 | 顧 玉杰（九州大学 システム情報科学研究院・助教） |
| 研究実施期間 |
2022年9月20日(火) ～
2022年9月22日(木) |
| 研究分野のキーワード | 機械学習, 統計科学, 組合せ論, グラフ理論, 情報科学 |
| 本研究で得られた成果の概要 | 本研究を通して, エクスパンダーグラフや組合せデザインなどのもつ組合せ的な性質を用いてニューラルネットワークの構成と性能評価に関して議論を行った. 現在, より一般的な組合せ構造や性質に基づくニューラルネットワークの構成研究に関して, 講演者を含めた国内外の専門家との共同研究の機会が得られた. さらに機械学習, 組合せ論, 情報セキュリティ, 情報理論, 数理統計学, 位相データ解析などの数理的な手法や課題等の共通部分や関連性を明らかにし, 議論を行うことができた. そして, 企業からの研究者による講演に基づき, 実用面と理論面のつながりや関連性なども模索している. |
| 組織委員(研究集会) 参加者(短期共同利用) |
河原 吉伸（九州大学 マス･フォア･インダストリ研究所 / 理学部 ・教授） 熊澤 努（株式会社SRA DX技術本部 先端技術研究所・研究員） 顧 玉杰（九州大学 システム情報科学研究院・助教） 澤 正憲（神戸大学 大学院システム情報学研究科 ・准教授） 藤原 良叔（筑波大学 システム情報系・教授） 繆 瑩（筑波大学 システム情報系・教授） 盧 暁南（山梨大学 総合研究部 工学域電気電子情報工学系・助教） |