機械学習への位相幾何学的アプローチ
研究課題情報
- 体系的番号
- JP22H05118 (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
- 22H05118
- 研究種目
- 学術変革領域研究(A)
- 配分区分
-
- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 学術変革領域研究区分(Ⅱ)
- 研究機関
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- 東京大学
- 研究期間 (年度)
- 2022-06-16 〜 2027-03-31
- 研究課題ステータス
- 交付
- 配分額*注記
- 118,300,000 円 (直接経費: 91,000,000 円 間接経費: 27,300,000 円)
研究概要
学習とは、学習データの入力から出力までのプロセスを多数の学習パラメータで表現し、学習パラメータを変分によって最適化することである。学習のクォリティは大別すると２つの要素で決まっている。すなわち、過学習を避けつつより一般性のある関数空間を扱える表現と、ベクトル空間内で複雑な構造を持った学習データに対する適切な最適化である。 本研究では、表現に対するアプローチとしてゲージ場の理論の様々なテクニックを用い、最適化のための入出力データが内在するトポロジカルな特徴に着目することによって、両者に変革的な進歩をもたらすことを目指す。
