自己紹介・研究目的
支援終了学生 / ■フェローシップ 採択学生紹介
数理・ヒューマンシステム科学専攻
支援終了学生
王 子謙
オウ シケン
樹状突起ニューロンモデル、誤差逆伝播法と進化計算、多目的最適化
こんにちは! 富山大学大学院 理工学教育部 数理・ヒューマンシステム科学専攻 博士一年生の王子謙と申します。
研究分野は情報・AIです。
研究目的は、深層学習モデルのスパース性を確保するとともに、進化的な多目的最適化学習手法で深層学習モデルを学習して、その有効性を分類問題で検討することです。現在の深層学習では、誤差逆伝播法がその学習効率の高さから広く使われています。誤差逆伝播法はほかの学習方法と比べて、計算量を減らす反面、次のような問題点があります。一つ目は、局所解から抜け出ることができずに、学習がストップしてしまうことです。二つ目は、過学習が起こるため、予測結果の正当性が保証できないことです。以上の問題点に対処すべく、学習時モデルにスパース性をもたらす「進化的な学習手法」による学習法に注目しています。この新たな学習手法によって、モデルの分類能力を向上することが期待されています。
研究分野は情報・AIです。
研究目的は、深層学習モデルのスパース性を確保するとともに、進化的な多目的最適化学習手法で深層学習モデルを学習して、その有効性を分類問題で検討することです。現在の深層学習では、誤差逆伝播法がその学習効率の高さから広く使われています。誤差逆伝播法はほかの学習方法と比べて、計算量を減らす反面、次のような問題点があります。一つ目は、局所解から抜け出ることができずに、学習がストップしてしまうことです。二つ目は、過学習が起こるため、予測結果の正当性が保証できないことです。以上の問題点に対処すべく、学習時モデルにスパース性をもたらす「進化的な学習手法」による学習法に注目しています。この新たな学習手法によって、モデルの分類能力を向上することが期待されています。