| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2022-05-19 13:00
[特別講演]数理モデリングと深層学習の融合技術 ~ 帰納バイアスを生かす3つの戦略 ~ ○酒井智弥(長崎大) SIP2022-9 BioX2022-9 IE2022-9 MI2022-9 |
| 抄録 |
(和) |
経験則や法則を記述する数理モデリングと深層学習の長所は相補的である.両者を融合する技術は,精密なモデルの設計と大規模データの収集の両方に困難を抱えがちな課題,解析結果の説明能力が重視される課題,特に医用データや生体信号の解析への応用が期待される.本講演では,融合技術によって帰納バイアスを深層学習に導入する道筋を,順問題解法(numerical simulator)と逆問題解法(data assimilator)の学習可能化および事前知識の注入(prior knowledge injection)の3つの戦略に整理する.また,これらの関連研究と今後の研究の余地を議論する. |
| (英) |
(Not available yet) |
| キーワード |
(和) |
数理最適化 / 微分可能プログラミング / スパースモデリング / 転移学習 / 教師なし学習 / / / |
| (英) |
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| 文献情報 |
信学技報, vol. 122, no. 31, MI2022-9, pp. 49-54, 2022年5月. |
| 資料番号 |
MI2022-9 |
| 発行日 |
2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |
| ISSN |
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 |
SIP2022-9 BioX2022-9 IE2022-9 MI2022-9 |
| 研究会情報 |
| 研究会 |
SIP BioX IE MI ITE-IST ITE-ME |
| 開催期間 |
2022-05-19 - 2022-05-20 |
| 開催地(和) |
熊本大学工学部黒髪キャンパス南地区 |
| 開催地(英) |
Kumamoto University Kurokami Campus |
| テーマ(和) |
信号・映像・医用画像・マルチメディアデータの処理・解析と応用,一般 |
| テーマ(英) |
|
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
MI |
| 会議コード |
2022-05-SIP-BioX-IE-MI-IST-ME |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル(和) |
数理モデリングと深層学習の融合技術 |
| サブタイトル(和) |
帰納バイアスを生かす3つの戦略 |
| タイトル(英) |
Integrative technologies of mathematical modeling and deep Learning |
| サブタイトル(英) |
Three strategies to distill inductive biases |
| キーワード(1)(和/英) |
数理最適化 / |
| キーワード(2)(和/英) |
微分可能プログラミング / |
| キーワード(3)(和/英) |
スパースモデリング / |
| キーワード(4)(和/英) |
転移学習 / |
| キーワード(5)(和/英) |
教師なし学習 / |
| キーワード(6)(和/英) |
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| キーワード(7)(和/英) |
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| キーワード(8)(和/英) |
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| 第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
酒井 智弥 / Tomoya Sakai / サカイ トモヤ |
| 第1著者 所属(和/英) |
長崎大学 (略称: 長崎大)
Nagasaki University (略称: Nagasaki Univ.) |
| 第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2022-05-19 13:00:00 |
| 発表時間 |
50分 |
| 申込先研究会 |
MI |
| 資料番号 |
SIP2022-9, BioX2022-9, IE2022-9, MI2022-9 |
| 巻番号(vol) |
vol.122 |
| 号番号(no) |
no.28(SIP), no.29(BioX), no.30(IE), no.31(MI) |
| ページ範囲 |
pp.49-54 |
| ページ数 |
6 |
| 発行日 |
2022-05-12 (SIP, BioX, IE, MI) |
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