畳み込みニューラルネットワークによる相転移の検出 (January 23)
| 講演者 Speaker |
Akinori Tanaka （Institute of Physical and Chemical Research） |
|---|---|
| 日 時 Date & Time |
Monday, 23 January 2017, 16:30 – 18:00 |
| 会 場 Venue |
Rm. 405 on the 4th floor, Building #3, Waseda University  |
| 主 旨 Outline |
機械学習の分野において、ニューラルネットワークを用いた勾配法による学習の方法が劇的に進歩してきており、多くの学習データが比較的手に入りやすいタスクである画像認識や自然言語処理などに応用されてきています。一方で、多くのデータの中から意味のある量を発見するという行為だけを切り取ってみると、機械学習の方法は物理学、とりわけ統計力学を始めとする、多体系の問題を解くのに応用できそうだというのは自然な発想だと思われます。実際、様々な成果が既に発表されており、例えば機械学習の方法を用いることで人間の目には区別できない異なる２つの物理系の状態を区別することなどが可能になってきています。さらに我々はもう少し踏み込んで、ニューラルネットワークが理論物理的な概念を習得できるか、という問題に簡単な例（2次元イジング模型）を用いて取り組みました。その結果、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれるモデルならば、事前に対称性などの情報を教えることなしに相転移を自動的に”発見”できるということに気付きました。
本講演では、このことに加えて、ニューラルネットワークの設計と学習を実装するためのpythonライブラリの使い方も説明します。 この講演はCCNUの富谷昭夫さんとの共同研究arXiv:1609.09087に基づきます。 |
| 対 象 Prospected Audience |
Faculty and staff members of a university, grad students, the general publics |
| 参加方法 Registration |
Free of charge. Please come to the event venue directly. |
| 主 催 Organizer |
科学研究費助成事業基盤研究(B) 「量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代」（代表：大関真之） |
| 共 催 Co-organizer |
Waseda Institute for Advanced Study,Waseda University |
| 担当教員 Contact |
Shu Tanaka (Waseda Institute for Advanced Study,Waseda University) |
