学術情報メディアセンターセミナー「機械学習の自然科学、計算科学への応用」

16時30分～17時30分

講演者

徳永 旭将（九州工業大学大学院情報工学研究院 准教授）

講演題目

時空間パターン理解のためのベイズ統計・スパース推定の応用

講演概要

CNNのような表現学習モデルにより、動画像認識のアプリケーションは急速に広まりつつあります。近年では環境科学や生物学の周辺分野においても大規模な動画像データが蓄積されつつありますが、自然科学分野で訓練セットの構築が困難な場合があることと、興味の対象が事象の分類・予測よりも時空間パターンを構成する要素の理解に向いていることから、ブラックボックスモデルの教師あり機械学習が不向きなことも多いです。本講演では、いくつかの共同研究を例に、動画像からの時空間パターン理解を目指したベイズ推定・スパース推定の応用研究について紹介します。

17時30分～18時30分

講演者

高見 利也（大分大学理工学部 教授）

講演題目

ニューラルネットによる偏微分方程式の数値計算

講演概要

ここ数年、深層学習による画像認識分野での性能向上が注目を集め、多層ニューラルネットワークの応用対象の探求が続いています。この方法は、大量の教師ありデータを与えればアルゴリズムの詳細は自動的に獲得されるという点、学習済みのネットワークは比較的小規模なリソース上で高速に利用可能である点などが魅力ですが、すでに、このような特徴を利用して、数値計算の分野においても適用する試みが始まっています。ここでは、これらの研究を紹介するとともに、通常の偏微分方程式系を対象としてニューラルネットによる手法の可能性を探ることとします。