[22p-M206-1~16] 23.1 合同セッションN「インフォマティクス応用」

[22p-M206-11] レポジトリ/予備物性測定データ効率利用のためのニューラルネットワーク学習堅牢化・高速化

〇寺嶋 健成¹、Baptista de Castro Pedro^1,2、Esparza Echevarria Miren Garbine^1,2、松本 凌¹、山本 貴史¹、竹屋 浩幸¹、高野 義彦^1,2 (1.物材機構、2.筑波大)

キーワード：ニューラルネットワーク、機械学習、測定効率化

レポジトリや予備データを有効活用し、効率的な実験プランを建てるツールとして、不等間隔・かつ非線形な変化に精度良く追従できる補間技術が望まれる。本講演では、比較的構成が単純な全結合・順伝搬型ニューラルネットワーク学習をまさに実験中に、素早く精度良く行うための取り組みを報告する。