Determinantal point fields and machine learning
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- Shirai Tomoyuki
- Principal Investigator
- 九州大学
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- 河原 吉伸
- Co-Investigator
- 大阪大学
About this project
- Japan Grant Number
- JP20K20884
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 20K20884
- Research Category
- Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
- Allocation Type
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- Multi-year Fund
- Review Section / Research Field
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- Medium-sized Section 12:Analysis, applied mathematics, and related fields
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2020-07-30 〜 2024-03-31
- Project Status
- Completed
- Budget Amount*help
- 5,720,000 Yen (Direct Cost: 4,400,000 Yen Indirect Cost: 1,320,000 Yen)
Research Abstract
行列式確率場は複数の電子の反発的な振舞いを表現するために導入された確率モデルでしたが，現在では数学の様々な場面であらわれる重要なモデルであることがわかっています．一方機械学習はコンピュータを用いて大量のデータを学習することにより，分類や予測を行う効率的に工学的技術です．本研究は，これまでなかった機械学習の視点から行列式確率場を見直す数学的な研究を行うとともに，その機械学習への応用を目指すものです．
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040566775683186176
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN
