Transportation analysis of deep neural networks

深度神经网络的运输分析

• 批准号: 18K18113
• 负责人: Sonoda Sho
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Institute of Physical and Chemical Research
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18K18113/
• 关键词: ニューラルネット; ホワイトボックス化; 積分表現理論; リッジレット変換; Neural ODE; カーネル求積; 非コンパクト対称空間; 群畳み込み; 零空間; 調和解析; 量子機械学習; 連続神経場; ラドン変換; オーバーパラメトライズ; ランダム特徴量; 近似下限; ODE-Net; 局所ラデマッハ複雑度; 量子計算機; ベゾフ空間; リッジレット解析; 深層ニューラルネット; 大域最適; 確率的数値解析; 粒子フィルタ; 最適輸送; 脳波 /

项目成果

Zhejiang Normal University/China Jiliang University/Peking University(中国)

浙江师范大学/中国计量大学/北京大学（中国）

Regression and Classification with Optimized Random Features: Applications of Exponential Speedup by Quantum Machine Learning without Sparsity and Low-Rankness Assumptions

具有优化随机特征的回归和分类：在没有稀疏性和低秩假设的情况下通过量子机器学习实现指数加速的应用

• 发表时间: 2021
• 作者: H. Yamasaki;S. Subramanian;S. Sonoda and M. Koashi
• 通讯作者: S. Sonoda and M. Koashi

重み付きSobolev空間におけるニューラルネット積分表現作用素の有界性

加权Sobolev空间中神经网络积分表示算子的有界性

• 发表时间: 2021
• 作者: 園田翔;石川勲;池田正弘
• 通讯作者: 池田正弘

積分幾何学に基づくニューラルネットのパラメータ分布再考

基于积分几何重新思考神经网络参数分布

• 发表时间: 2020
• 作者: Sou Nobukawa;Haruhiko Nishimura;Teruya Yamanishi;園田翔
• 通讯作者: 園田翔

深層学習の基礎理論と発展

深度学习的基础理论与发展

• 发表时间: 2018
• 作者: Kazuya Sawada;Yutaka Shimada;Tohru Ikeguchi;園田翔
• 通讯作者: 園田翔