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/

2023年05月23日(火)

16:30-18:00   数理科学研究科棟(駒場) 002号室
ハイブリッド開催です。参加の詳細は参考URLをご覧ください。
今泉允聡 氏 (東京大学大学院総合文化研究科)
深層学習と過剰パラメータの理論 (Japanese)
[ 講演概要 ]
深層学習の統計・学習理論的な解析に関する研究トピックを紹介する。深層学習とは多層ニューラルネットワークをモデルとして用いた統計手法であり、このモデルは深層構造（モデルが多数の写像の合成で構成されること）や大自由度（モデルの学習できるパラメータが非常に多いこと）という特徴を持っている。データの不確実性が深層学習に与える影響を評価するには、これらの特徴を適切に扱うことが重要である。本講演では、(i)深層構造を持つモデルの優位性および劣位性とそれを改善する学習手法、(ii)深層モデルの不確実性を損失曲面の形状を用いて評価する理論、および(iii)大自由度モデルの漸近的な解析（過剰パラメータの理論）を深層構造に拡張する試みを紹介する。
[ 参考URL ]
https://sites.google.com/g.ecc.u-tokyo.ac.jp/utnas-bulletin-board/