2020年第81回応用物理学会秋季学術講演会

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一般セッション(口頭講演)

FS フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」 » FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

[9a-Z28-1~11] FS.1 フォーカストセッション「AIエレクトロニクス」

2020年9月9日(水) 09:00 〜 12:30 Z28

竹中 充(東大)

11:45 〜 12:00

[9a-Z28-9] 力学系の最適制御に基づく深層学習的情報処理

古畑 玄貴1、砂田 哲1,2、新山 友暁1 (1.金沢大、2.JST さきがけ)

キーワード:ニューラルネットワーク, 遅延系, 最適制御

深層学習の根幹は,その構成するネットワークの多層性にあり,入力した情報が出力層まで非線形に伝搬していくことで,多様で高度な表現能力を獲得していると指摘されている。本研究では,深層学習と最適制御問題との同等性に基づき,深層学習を動的システムの最適制御として記述して,深層学習の処理機能を物理的システムへ組み込むためのフレームワークを提示する。