Visualization of a picture for information science and computer science

信息科学和计算机科学图片的可视化

• 批准号: 20240020
• 负责人: OKADA Masato
• 金额: $ 30.28万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008-04-08 至 2013-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20240020/
• 关键词: 情報統計力学; 可視化; 次元圧縮; クラスタリング; ビッグデータ; イメージング; 潜在構造; ベイズ推論; 機械学習; イメージングデータ; マルコフ確率場; 潜在構造推定; 連想記憶モデル; モンテカルロ法; パリティー検査符号; CDMA; SAT; 大規模データ

The purpose of this project is to study the method for visualizing a picture in the mind of a human formed from experience and learning by using machine learning. More specifically, we visualize a picture for information science and computer science by using the statistical mechanical method. As a result, we visualize a picture for various systems such as associative memory model with synaptic depression, combinatorial optimization problem such as K satisfiability problem, and the information processing with quantum fluctuation.

该项目的目的是研究通过机器学习将根据经验和学习形成的人类头脑中的图像可视化的方法。更具体地说，我们使用统计力学方法可视化信息科学和计算机科学的图景。因此，我们可视化了各种系统的图像，例如具有突触抑制的联想记忆模型、K 可满足性问题等组合优化问题以及具有量子涨落的信息处理。

项目成果

Information loss associated with imperfect observation and mismatched decoding.

与不完美的观察和不匹配解码相关的信息损失。

• DOI: 10.3389/fncom.2011.00009
• 发表时间: 2011
• 期刊: Frontiers in computational neuroscience
• 影响因子: 3.2
• 作者: Oizumi M;Okada M;Amari S
• 通讯作者: Amari S

A numerical analysis of learning coefficient in radial basis function network

径向基函数网络学习系数的数值分析

• 发表时间: 2013
• 期刊: IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its Applications
• 作者: Satoru Tokuda;Kenji Nagata and Masato Okada
• 通讯作者: Kenji Nagata and Masato Okada

Visualization of multi-neuron actiity by simultaneous optimization of clustering and dimension reduction

通过同时优化聚类和降维来可视化多神经元活动

• 发表时间: 2010
• 期刊: NeuralNetworks
• 作者: Narihisa Matsumoto;Shotaro Akaho;Yasuko Sugase-Miyamoto and Masato Okada
• 通讯作者: Yasuko Sugase-Miyamoto and Masato Okada

A Bayesian Approach for Extracting State Transition Dynamics from Multiple Spike Trains

从多个尖峰序列中提取状态转换动力学的贝叶斯方法

• 发表时间: 2008
• 作者: K. Katahira;J. Nishikawa;K. Okanoya and M. Okada
• 通讯作者: K. Okanoya and M. Okada

Distribution estimation of hyperparameters in Markov random field models

马尔可夫随机场模型中超参数的分布估计

• 发表时间: 2014
• 期刊: Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical
• 作者: Yoshinori Nakanishi-Ohno;Kenji Nagata;Hayaru Shouno and Masato Okada
• 通讯作者: Hayaru Shouno and Masato Okada