Mathematical Foundations of Random Deep Neural Networks and their applications to machine-learning problems
随机深度神经网络的数学基础及其在机器学习问题中的应用
基本信息
- 批准号:19K20366
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
- 财政年份:2019
- 资助国家:日本
- 起止时间:2019-04-01 至 2023-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
项目成果
期刊论文数量(35)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Learning curves for continual learning in neural networks: Self-knowledge transfer and forgetting
- DOI:
- 发表时间:2021-12
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Ryo Karakida;S. Akaho
- 通讯作者:Ryo Karakida;S. Akaho
Statistical neurodynamics of deep networks: geometry of signal spaces
深度网络的统计神经动力学:信号空间的几何
- DOI:10.1587/nolta.10.322
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Shun-ichi Amari;Ryo Karakida;Masafumi Oizumi
- 通讯作者:Masafumi Oizumi
ランダムなBackpropagation学習における巨視的ダイナミクスの生成汎関数法的解析
随机反向传播学习中宏观动力学的生成函数分析
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Katahira Kenji;Kawakami Ai;Tomita Akitoshi;Nagata Noriko;唐木田亮
- 通讯作者:唐木田亮
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Karakida Ryo其他文献
認知症plus地域共生社会 つながり支え合うまちづくりのために私たちができること
痴呆症加社区共存社会:我们可以做些什么来创建一个相互联系和支持的社区
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- 发表时间:
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- 影响因子:0
- 作者:
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近藤尚己・五十嵐歩 編
Information geometry connecting Wasserstein distance and Kullback-Leibler divergence via the entropy-relaxed transportation problem
通过熵松弛传输问题连接 Wasserstein 距离和 Kullback-Leibler 散度的信息几何
- DOI:
10.1007/s41884-018-0002-8 - 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Amari Shun-ichi;Karakida Ryo;Oizumi Masafumi - 通讯作者:
Oizumi Masafumi
Dynamics of Learning in MLP: Natural Gradient and Singularity Revisited
MLP 中的学习动态:重新审视自然梯度和奇点
- DOI:
10.1162/neco_a_01029 - 发表时间:
2018 - 期刊:
- 影响因子:2.9
- 作者:
Amari Shun-ichi;Ozeki Tomoko;Karakida Ryo;Yoshida Yuki;Okada Masato - 通讯作者:
Okada Masato
Information Geometry of Wasserstein Divergence
Wasserstein 散度的信息几何
- DOI:
10.1007/978-3-319-68445-1_14 - 发表时间:
2017 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Karakida Ryo;Amari Shun-ichi - 通讯作者:
Amari Shun-ichi
Karakida Ryo的其他文献
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Theoretical construction and control of deep learning based on the geometry of hierarchical models
基于层次模型几何的深度学习理论构建与控制
- 批准号:
17H07390 - 财政年份:2017
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機械学習ポテンシャルを活用した軽水炉燃料被覆管に発生する微細組織形成過程の解明
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研究从矩阵图像预测迭代方法的收敛性并使用机器学习选择合适的解决方法的方法
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機械学習アルゴリズムの身体性再考-学習する物理ダイナミクスの数理と設計
重新考虑机器学习算法的物理性 - 学习物理动力学的数学和设计
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22K21295 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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高精度分子功能设计的轨道相互作用分析——机器学习协同方法的发展
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$ 2.66万 - 项目类别:
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AI機械学習を基盤とした支台歯形成技能評価システムの自律化
基于AI机器学习的自主基牙预备牙体技能评估系统
- 批准号:
21K09972 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
機械学習と半教師あり学習を用いた数値計算手法の開発
利用机器学习和半监督学习的数值计算方法的开发
- 批准号:
20J12472 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
深層学習による衛星データの機械学習と土砂崩壊地の自動抽出
利用深度学习对卫星数据进行机器学习并自动提取滑坡区域
- 批准号:
20K05054 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
調和解析的方法による視覚・錯視の研究の機械学習への応用
使用调和分析方法进行视觉和视错觉研究在机器学习中的应用
- 批准号:
18K18716 - 财政年份:2018
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
マルコフ確率場計算の効率化と機械学習への革新的応用
提高马尔可夫随机场计算的效率和机器学习的创新应用
- 批准号:
16J07267 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows