構造的学習チーム

河原吉伸 (Ph.D.)

役職

チームリーダー

メンバー

チームリーダー

河原吉伸
特別研究員

Haq Israr Ul
客員研究員

梅谷俊治
客員研究員

武石直也
客員研究員

藤井慶輔
テクニカルスタッフI

西村能輝

研究紹介

機械学習に基づき予測を行う場面では、用いるデータの変数に関する構造的な事前情報を有していることが一般的です。代表的なものとしては、変数間のグループ関係やネットワーク状の依存関係があげられます。また、なんらかの方程式で与えられる場合もあるでしょう。当チームでは、このような構造的な事前情報を用いた学習のための理論構築やアルゴリズム開発を行っています。これにより、精度や効率の著しい向上や、解釈のしやすい予測モデルの獲得が期待できます。また一方、データからこのような構造的情報を抽出する方法の開発も進めています。そして、種々の科学・工学データへ開発したアルゴリズムや手法を適用して応用的研究も進めています。

研究主分野

コンピューター科学

研究分野

物理学 / 工学

研究テーマ

構造的事前情報とデータを統合的に用いた学習
効率的な学習のための最適化アルゴリズム
時空間ダイナミクス解析のための学習
種々の科学・工学データへの開発手法の適用

研究室オリジナルサイトURL

http://jp.kawahara-lab.org/~kawahara/

理研サイトの研究室ページURL

http://www.riken.jp/en/research/labs/aip/generic_tech/struct_learn/