情報・数理系
数物系
基礎工学研究科
情報科学研究科
2025年度
04.ニューラルネットワークの表現能力について数理的に研究してみよう
受講場所
オンライン, 対面
担当研究科
基礎工学研究科, 情報科学研究科
担当者
池田 正弘
最大受講人数
１人
【概要】
現代のAI技術を支える機械学習において、ニューラルネットワークの理解は必要不可欠である。「浅い(隠れ層が1層)のニューラルネットワークは任意の関数を近似できる」(万能近似定理)ことがよく知られている。ディープニューラルネットやトランスフォーマーに代表される様々なネットワーク構造に対する表現能力も理論と実装の両面から国内外を問わず現在活発に研究されている。本コースを通じて、具体的なネットワークを設計して、それがどの程度の近似性能を持つか理論的(数学的)にまたは実験的(Python等を通じて)調べてみよう。
【備考】
高等学校で学ぶ数学をよく理解していて、道具としても使いこなせることが望ましい(未修者はある程度独力で数学力を補う姿勢が求められる)。Python等を使っての実装経験があることが望ましい(未修者はある程度独力で補う姿勢が求められる)。特に、自主的(主体的)に試行錯誤(計算したり、調べたり、実験したり 等)する姿勢が求められる。