【第25回AIセミナー】「人工知能の数理」

2018/07/30(月)16:00 〜 18:00 開催

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#アルゴリズム, #機械学習, #人工知能

イベント内容

【第25回AIセミナー】「人工知能の数理」

産業技術総合研究所人工知能研究センターでは、人工知能研究に関する情報交換を目的として、原則として月に一度、外部の方やセンター内研究者を講師とする人工知能セミナーを開催しています。

2018年7月は「人工知能の数理」を開催します。

基本的にどなたでも無料でご参加いただけますが、事前申込が必要です。人工知能に興味のある方は奮ってご参加ください。多くの方々にご参加いただき活発な議論が行われることを期待しています。

要旨

人工知能技術の発展にともない、その原理解明・改良に向けた様々な数理研究も日々発展しています。数理は実用的に使われているモデル・アルゴリズムに性能保証を与え、適用できる問題の範囲を客観的に把握させてくれます。さらには、より使いやすく洗練された手法の開発の基盤となるものです。近年の人工知能技術の背後にはどのような数理があるのでしょうか。今回のセミナーでは、深層学習の基盤となっているニューラルネットワーク、機械学習の様々な場面で応用されているベイズ推論の数理について、2名の講師に各々の専門分野の視点から最新の成果も含めてご講演いただきます。

基本情報

名称：【第25回AIセミナー】「人工知能の数理」
日時：2018年7月30日(月) 16:00-18:00
受付時間：15:20 - 18:00　※ 受付時間外に来られた場合には対応できないことがございます。
場所：〒135-0064 東京都江東区青海二丁目5番10号テレコムセンタービル東棟14階
Asia startup office MONO
URL：https://mono.jpn.com/telecom-center-access/
定員：200名
参加費用：無料
主催：産業技術総合研究所人工知能研究センター
連絡先：人工知能セミナー窓口
本セミナーは、国立研究開発法人新エネルギー産業技術総合開発機構（NEDO）による委託事業「次世代人工知能・ロボット中核技術開発（次世代人工知能分野）」による活動となります。

注意事項

他の方に参加の機会をお譲りするためにも、参加ができないと分かった場合は早めのキャンセルをお願いします。
産総研は、お送りいただいた情報をセミナー運営以外の目的には使用しません。
懇親会の予定はありません。

プログラム

16:00-17:00

「深層ニューラルネットワークの数理: 平均場理論の視点」
唐木田亮　研究員（産業技術総合研究所人工知能研究センター機械学習研究チーム）

概要：
平均場理論はニューラルネットワークの古典的な解析手法の一つであるが、その適用範囲はこれまで限定的だった。近年、Google Brainらによって深層学習の基本となっているBackpropagationアルゴリズムに平均場を適用する数理的な枠組みが提案され、ResNetやCNNを含む様々な深層モデルの挙動を定量的に説明することに成功している。本講演では、深層学習における平均場の基礎と最前線を紹介しながら、実用に対する理論からの示唆を議論する。特に、深い層数のモデルの訓練を容易にする初期値の選択、最急勾配アルゴリズムの発散を防ぐ学習率の選択について議論する。

略歴：
2012年3月東京大学理学部物理学科卒業。 2017年3月東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻博士課程修了博士(科学)。 2017年4月産業技術総合研究所　研究員。

17:00-18:00

「ベイズ事後分布の相転移について」
渡辺澄夫　教授（東京工業大学情報理工学院数理・計算科学系）

概要：
データが与えられたという条件下において推測する対象の分布を構成したものを事後分布と呼ぶ。事後分布はハイパーパラメータやデータの数などの変化に応じて、その形を急激に変えることがあり、その変化点のことを相転移点という。神経回路網や混合正規分布のように階層的な構造を持つ学習モデルにおいては、相転移点の両側で推測された結果が大きく異なるため、相転移の仕組みを知ることは理論だけでなく実務においても大切である。この講演では相転移を調べる際に役立つ数学的な方法について説明し、いくつかの具体的な例を紹介する。　　

略歴：
1982年3月東京大学理学部物理学科卒業。 1987年3月京都大学大学院理学研究科数理解析専攻博士課程単位取得満期退学。 2001年12月東京工業大学教授。