鈴木 大慈
鈴木 大慈 (Ph.D.)
役職
チームリーダー

メンバー

  • チームリーダー
    鈴木 大慈
  • 上級研究員
    園田 翔
  • 研究員
    Wei Huang
  • 特別研究員
    Stefano Massaroli
  • 客員研究員
    金森 敬文
  • 客員研究員
    竹之内 高志
  • 客員研究員
    藤澤 洋徳
  • 客員研究員
    赤穂 昭太郎
  • 客員研究員
    川島 孝行
  • 客員研究員
    和田 裕一郎
  • 客員研究員
    村田 昇
  • 大学院生リサーチ・アソシエイト
    中川 匠
  • 研究パートタイマーI
    髙梨 耕作
  • 研究パートタイマーI
    北村 俊徳
  • 研究パートタイマーII
    大古 一聡
  • 研究パートタイマーII
    内山 史也
  • 研究パートタイマーII
    塚本 慧
  • 研究パートタイマーII
    藤崎 勇哉
  • 研究パートタイマーII
    Juno Kim
  • 研究パートタイマーII
    川田 遼太郎

研究紹介

研究室の写真

深層学習を含む様々な学習機構について理論的側面から研究を進めています。より少ないデータでより精度良く学習するにはどうすればよいか。学習理論を通じて各種学習手法の汎化性能や学習アルゴリズムの収束性能を解明し複雑な学習過程の本質への理解を深め、さらに理論をもとに新しい機械学習手法の構築や応用への還元を行っています。特に、機械学習では高次元かつ複雑なデータを用いた学習が要求されますが、それを解決する方法として深層学習や構造的スパース推定の方法論を研究しています。また、確率的最適化などの方法により大規模かつ複雑な機械学習問題を効率的に解く手法の開発も行っています。

研究主分野
コンピューター科学
研究分野
数学
研究テーマ
深層学習を含む広い学習機構の統計的学習理論
大規模データにおける効率的最適化アルゴリズム
高次元統計学
理研サイトの研究室ページURL

紹介動画

Talk by Takuo Matsubara, Newcastle University/Alan Turing Institute on Robust Generalised Bayesian Inference for Intractable Likelihoods サムネイル
成果報告ポスター

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