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講演抄録/キーワード
講演名 2016-03-22 17:00
[招待講演]連想記憶モデルからスパースモデリングと脳型人工知能へ
岡田真人東大NC2015-79
抄録 (和) あらまし 本講演ではまず,情報統計力学の紹介をする.情報統計力学は,Hopfieldによる連想記憶モデルとランダムピン系の数理的な対応の指摘から発展した.情報統計力学は連想記憶モデルやパーセプトロンなどの神経回路モデルだけではなく,誤り訂正符号,機械学習,画像修復,CDMAなどの情報処理課題の性質の理論的な解明に有効である.それら情報統計力学が取り扱える対象のなかで,もっとも応用範囲の広いものがスパースモデリングである.我々はスパースモデリングがデータ駆動科学のキーテクノロジーであると考えた.ここでは,スパースモデリングの基本的な概念を紹介し,スパースモデリングが様々な自然科学分野での観測データの背後にある潜在的な構造を抽出できることを示す.このような研究活動のなかで,我々は,David Marrが指摘した三つのレベルが,データ駆動科学を創成するためにも重要な着眼点となることを確信し,それをもとにデータ駆動科学の三つのレベルを提案した.最後に,このデータ駆動科学の三つのレベルに基づき,脳型を含む人工知能の研究開発の方針に関する私見を述べる. 
(英) In this talk, I first introduce statistical-mechanical informatics. In my opinion, statistical-mechanical informatics has started from an important indication by Hopfield, that is, he pointed out the mathematical similarity between associative memory models and random spin systems. Statistical-mechanical informatics can treat not only neural network models such as associative memory models and perceptrons, but also various kinds of information processing systems, for example, error correcting code, machine learning, image restoration, CDMA and so on. One of fruitful application fields of statistical-mechanical informatics is sparse modeling. We consider sparse modeling as a key technology of data-driven science. I mention the basic concept of sparse modeling, and concretely explain that sparse modeling promotes extraction of latent structure in various kinds of observed data. We have become convinced that the three levels pointed out by David Marr give a novel insight into data-driven science, and proposed three levels of data-driven science. Finally, I would like to mention future direction of brain-like artificial intelligence based on the three levels of data-driven science.
キーワード (和) 連想記憶モデル / スパースモデリング / データ駆動科学 / 脳型人工知能 / / / /  
(英) Associative memory model / Sparse modeling / Data-driven science / Brain-like artificial Intelligence / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 115, no. 514, NC2015-79, pp. 57-57, 2016年3月.
資料番号 NC2015-79 
発行日 2016-03-15 (NC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード NC2015-79

研究会情報
研究会 MBE NC  
開催期間 2016-03-22 - 2016-03-23 
開催地(和) 玉川大学 
開催地(英) Tamagawa University 
テーマ(和) ME, 一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NC 
会議コード 2016-03-MBE-NC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 連想記憶モデルからスパースモデリングと脳型人工知能へ 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) From associative memory model to sparse modeling and brain-like artificial intelligence 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 連想記憶モデル / Associative memory model  
キーワード(2)(和/英) スパースモデリング / Sparse modeling  
キーワード(3)(和/英) データ駆動科学 / Data-driven science  
キーワード(4)(和/英) 脳型人工知能 / Brain-like artificial Intelligence  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡田 真人 / Masato Okada / オカダ マサト
第1著者 所属(和/英) 東京大学 (略称: 東大)
The University of Tokyo (略称: UTokyo)
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講演者 第1著者 
発表日時 2016-03-22 17:00:00 
発表時間 50分 
申込先研究会 NC 
資料番号 NC2015-79 
巻番号(vol) vol.115 
号番号(no) no.514 
ページ範囲 p.57 
ページ数
発行日 2016-03-15 (NC) 


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