金森 敬文 (Ph.D.)
役職
チームリーダー
メンバー
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チームリーダー金森 敬文
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特別研究員髙梨 耕作
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客員研究員竹之内 高志
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客員研究員熊谷 亘
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客員研究員藤澤 洋徳
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客員研究員赤穂 昭太郎
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客員研究員川島 孝行
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客員研究員和田 裕一郎
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客員研究員村田 昇
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大学院生リサーチ・アソシエイト中川 匠
研究紹介
非凸損失を用いた機械学習アルゴリズムの提案とその理論解析を主なテーマとして、研究を進めています。現在の機械学習アルゴリズムの多くは、凸関数の最小化により定式化されます。凸性は最適化において良い性質とされています。しかしロバスト性やバイアス除去の観点から、必ずしも統計的に望ましい性質をもつとは限りません。一方で、非凸関数の大域解を求めることは困難です。当チームでは、従来の凸学習の枠組を越えて、優れた予測精度を達成する非凸学習アルゴリズムを開発し、その統計的性質を明らかにするための理論基盤を構築することを目指します。
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
非凸損失を用いた機械学習アルゴリズムの開発とその理論解析
ダイバージェンスによる大規模モデルの統計的推論
マルチモーダル情報統合と情報転送学習の展開
ダイバージェンスによる大規模モデルの統計的推論
マルチモーダル情報統合と情報転送学習の展開
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紹介動画
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