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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-06-06 14:55 ニューラルネットワークの構造と隠れ層の状態表現の幾何学的構造の関係 ○松村直樹・坪 泰宏（立命館大）  NLP2024-23 CCS2024-10 |
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| 抄録 | （和） | ニューラルネットワーク(NN)，特に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は，高い識別精度を持ち，様々な分野で使用されている． しかし，これらのネットワークの隠れ層内での画像差の表現は，まだ十分に理解されていない． 近年，CNNにおける隠れ層のニューロン集団の活動状態によって定義される状態空間内の部分空間の幾何学的構造を調査する新しいアプローチが提案された． 本研究では，この方法論を，ニューロンの更新則のみに確率性があるNN，及びニューロンとシナプスの両方の更新則に確率性があるNNに拡張して適用し，ネットワークの構造，要素の特性，および学習データのそれぞれが，状態空間内の部分空間の幾何学的構造にどのような影響を与えるかを調査した． 本研究の結果は，NNの内部ダイナミクスや処理能力の理解を深め，よりロバストなNNの開発につながる可能性がある． |
| （英） | Neural Networks (NNs), particularly Convolutional Neural Networks (CNNs), exhibit high discriminative accuracy and are employed across diverse fields. However, the representation of image differences within their hidden layers remains poorly understood. Recently, a novel approach has been proposed for CNNs that investigates the geometric structures of subspaces in the state space defined by the activity states of neuron populations of hidden layers. In this study, we extend this methodology to NNs that incorporate stochasticity in the update rules, applying to either neurons alone or both neurons and synapses. We apply this technique to examine how network architecture, element properties, and training data influence representations within the state space. Our findings offer insights into the internal dynamics of NNs, potentially enhancing our understanding of their processing capabilities and informing the development of more robust AI applications. |
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| キーワード | （和） | 状態空間 / 部分空間 / 確率性 / / / / / |
| （英） | state space / subspace / stochasticity / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 63, CCS2024-10, pp. 38-43, 2024年6月. | |
| 資料番号 | CCS2024-10 | |
| 発行日 | 2024-05-30 (NLP, CCS) | |
| 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 | NLP2024-23 CCS2024-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CCS |
| 開催期間 | 2024-06-06 - 2024-06-07 |
| 開催地（和） | 西日本総合展示場AIM |
| 開催地（英） | West Japan General Exhibition Center AIM |
| テーマ（和） | NLP，CCS，一般 |
| テーマ（英） | Nonlinear Problems, Complex Communication Sciences, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2024-06-NLP-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークの構造と隠れ層の状態表現の幾何学的構造の関係 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The Nexus between Neural Network Architecture and the Geometric Dynamics of Neural Representations |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 状態空間 / state space |
| キーワード(2)（和/英） | 部分空間 / subspace |
| キーワード(3)（和/英） | 確率性 / stochasticity |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 松村 直樹 / Naoki Matsumura / マツムラ ナオキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坪 泰宏 / Tsubo Yasuhiro / ツボ ヤスヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 立命館大学 (略称： 立命館大) Ritsumeikan University (略称： Ritsumeikan Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-06-06 14:55:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | NLP2024-23, CCS2024-10 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.62(NLP), no.63(CCS) |
| ページ範囲 | pp.38-43 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-05-30 (NLP, CCS) |
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