大阪大学　数理・データ科学教育研究センター
Center for Mathematical Modeling and Data Science,Osaka University

ニューラルネットの連続モデル (1), (2)

園田　翔 (理研 AIP 深層学習理論チーム)

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大阪大学 数理・データ科学セミナー　数理モデルセミナーシリーズ 第24回

ニューラルネットの連続モデル (1), (2)

園田　翔 (理研 AIP 深層学習理論チーム)

ニューラルネットは数億個にものぼるパラメータをもつ巨大な学習機械である。学習後のパラメータの解釈は困難であることから，しばしばブラックボックスと呼ばれる。講演者は，ニューラルネットを連続化することでブラックボックスの仕組みを理解する研究に取り組んでいる。本講演では，まず機械学習理論の基本的な問題意識と最近の深層学習理論の概観を説明し，本研究の立ち位置を明らかにする。続いて，１つの中間層の仕組みを説明するための「幅方向の理論」（積分表現理論，リッジレット解析）を説明し，最後に中間層同士の繋がりを説明するための「深さ方向の理論」（輸送解釈，ODE-Net）を説明する。