2017年第64回応用物理学会春季学術講演会

講演情報

一般セッション(口頭講演)

3 光・フォトニクス » 3.3 情報フォトニクス・画像工学

[15a-F205-1~9] 3.3 情報フォトニクス・画像工学

2017年3月15日(水) 09:30 〜 12:15 F205 (F205)

山本 裕紹(宇都宮大)、宮崎 大介(大阪市立大)、赤尾 佳則(科警研)

11:00 〜 11:30

[15a-F205-6] [3. 光・フォトニクス 分科内招待講演] 今日から始めるスパースモデリング

大関 真之1 (1.東北大院情報科学)

キーワード:圧縮センシング、画像再構成、スパースモデリング

世界中で隆盛を極める人工知能、機械学習の発展、そのブームに乗り遅れてはいけないと慌てている人もいるかもしれない。特に機械学習のブレークスルーとして有名な、深層学習。興味を持っている人々も多いだろう。複雑なデータを自動的に処理したのちに予測するシステムとして顕著な成果をあげた一方で、肝心の我々人間の知見の発展にどれほど有効なのだろうか?データから本質的な部分を見える形で取り出せる技術こそが重要なのではないだろうか。それがスパースモデリングである。数少ない本質的に重要な部分を抽出する変数選択や、少ない情報から本質的な部分を明らかにすることで、大きな情報利得を得るのに役立つ圧縮センシングなど、今後のセンシング社会におけるテクノロジーを支える根幹技術を紹介する。