数値解析セミナー

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開催情報 火曜日　16:30～18:00　数理科学研究科棟(駒場) 002号室
担当者 齊藤宣一、柏原崇人
セミナーURL https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/utnas-bulletin-board/

2024年10月16日(水)

16:30-18:00   数理科学研究科棟(駒場) 002号室
中井 拳吾 氏 (岡山大学学術研究院)
偏った時系列データを用いた機械学習による時間発展モデリング (Japanese)
[ 講演概要 ]
リザーバーコンピューティングと呼ばれる機械学習手法が決定論的ダイナミクスのモデリングに有効であり、単に時系列予測能力が高いだけではなく力学系構造の再現性なども明らかになってきている。本講演の前半では、時系列データの学習の難しさやリザーバーコンピューティングによる学習の仕組みを説明し、周辺の問題や研究のモチベーションについて紹介する。後半では、準備できるデータが少ない場合やデータに偏りがある場合のアトラクターや不変密度分布等の再現性などの結果を紹介する。時間が許せば、現在考えている問題についても触れる。
本講演は、一橋大学の斉木吉隆氏との共同研究に基づく。
[ 参考URL ]
https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/utnas-bulletin-board/