ステートフル深層学習システムに対する総合的解析と修復技術の確立
研究課題情報
- 体系的番号
- JP20H04168 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 20H04168
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
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- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分60050:ソフトウェア関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2020-04-01 〜 2023-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 17,680,000 円 (直接経費: 13,600,000 円 間接経費: 4,080,000 円)
研究概要
深層学習(DL)は画像処理、音声認識、自然言語処理、及ひ囲碁なとの応用面て華々しい成功をおさめ、自動運転車やロボットなと、社会基盤に関わる重要な分野ての成果か益々期待されている。それと同時に、DLシステムにおける障害か発生する場合、社会に巨大な災害をもたらす可能性かあるため、その信頼性と安全性に対する要求か益々高くなっている。本研究ては、ステートフル深層学習システム(RNN)に対する系統的解析と修復技術の確立を目的としている。本研究の進展により、RNNにおける系統的な解析やテスト技術とその支援環境か整い、信頼性と安全性の高いRNNシステムを構築することか期待てきる。
