回路計算量理論に基づく視覚探索を実現するニューラルネットワークの計算原理の解明

基于电路复杂性理论阐明实现视觉搜索的神经网络计算原理

基本信息

  • 批准号:
    22K11897
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.91万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 财政年份:
    2022
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2022-04-01 至 2025-03-31
  • 项目状态:
    未结题

项目摘要

本年度は視覚探索にかかわる論理関数の中でも特に、Conjunction Search 関数と呼ばれる論理関数(Conj関数)に着目し、Conj関数を計算するしきい値回路について、素子数がどれほど必要になるのかを理論的に調査することにより、Conj関数がしきい値回路にとってどれほど難しい情報処理タスクであるかについて評価を行った。その主結果として、ニューラルネットワークの理論モデルとしてしきい値回路を捉えた際に重要なパラメータとなる段数、エネルギー、重みについて、段数とエネルギーがともに準線形に制限されおり、かつ重みが準指数に制限されていた場合、Conj関数を計算するためにしきい値回路が必要とする素子数が指数的に大きいことを明らかにした。Conj関数は定数段数、線形エネルギーかつ定数重みのしきい値回路で計算可能であることから、この結果は段数とエネルギーに対する制限が、しきい値回路の計算能力に非常に大きな影響を与えることを示唆している。また、実際のニューラルネットワークでも段数、エネルギー、重みといったパラメータに対して、計算資源として制限があると考えられるため、Conj関数に類する情報処理タスクが、ニューラルネットワークにとって計算困難であることも示唆する結果と言える。加えて、この素子数が指数個必要となることを示す結果が、特定の条件下の下ではほぼ最適なものであることも、具体的にConj関数を計算するしきい値回路を設計することにより同時に示した。本研究の結果は、Conj関数を計算するしきい値回路だけでなく、行列の階数に関連するある条件を満たす論理関数であれば適用できるものとなっており、幅広い情報処理タスクについて、ニューラルネットワークが同様の困難性に直面している可能性を示唆する結果となっている。
This year, we will explore the logic relationship of the middle class, Conjunction Search relationship and call logic relationship (Conj relationship), focus on the purpose, Conj relationship calculation, value loop, element number, necessary, theoretical investigation, information processing, evaluation, etc. The main result is that the number of segments, the number of segments. Conj is related to the number of fixed segments, the number of linear segments, and the number of linear segments. The number of segments, the number of occurrences, the occurrence, the number of occurrences, the occurrences, the occurrence, the number of occurrences, the occurrences, the occurrence, the occurrence, the number of occurrences, the occurrence, the The number of elements added to the index is necessary to indicate the result. Under certain conditions, the optimal value is calculated. The specific number of elements is calculated. The loop is designed. The results of this study show that the logical correlation is applicable to the calculation of the Conj correlation, the difficulty of the Conj correlation, and the possibility of the conj correlation.

项目成果

期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An <i>O</i>(<i>n</i><sup>2</sup>)-Time Algorithm for Computing a Max-Min 3-Dispersion on a Point Set in Convex Position
计算凸位置点集最大-最小3-色散的<i>O</i>(<i>n</i><sup>2</sup>)时间算法
  • DOI:
    10.1587/transinf.2021fcp0013
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.7
  • 作者:
    KOBAYASHI Yasuaki;NAKANO Shin-ichi;UCHIZAWA Kei;UNO Takeaki;YAMAGUCHI Yutaro;YAMANAKA Katsuhisa
  • 通讯作者:
    YAMANAKA Katsuhisa
Synchronous Boolean Finite Dynamical Systems on Directed Graphs over XOR Functions
XOR 函数有向图上的同步布尔有限动力系统
  • DOI:
    10.1007/s00224-022-10111-x
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0.5
  • 作者:
    Ogihara M.;Uchizawa K.
  • 通讯作者:
    Uchizawa K.
{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

内沢 啓其他文献

弱制約最長共通部分配列問題
弱约束最长公共子数组问题
  • DOI:
  • 发表时间:
    2005
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kei Uchizawa;Kazuyuki Amano;Hideaki Fukuhara;澤田 清;瀧本 英二;Shigeaki Harada;Shigeaki Harada;酒井 義文;天野 一幸;Kazuyuki Amano;Takayuki Sato;内沢 啓;Kazuyuki Amano;Shigeaki Harada;Tatsuya Watanabe;酒井義文
  • 通讯作者:
    酒井義文
しきい値回路のパターン数について
关于阈值电路模式的数量
  • DOI:
  • 发表时间:
    2008
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kei Uchizawa;Kazuyuki Amano;Hideaki Fukuhara;澤田 清;瀧本 英二;Shigeaki Harada;Shigeaki Harada;酒井 義文;天野 一幸;Kazuyuki Amano;Takayuki Sato;内沢 啓;Kazuyuki Amano;Shigeaki Harada;Tatsuya Watanabe;酒井義文;Nobuyoshi Sato;Kazuyuki Amano;Kazuyuki Amano;原田薫明;Kazuyuki Amano;Eiji Takimoto;Nobuyoshi Sato;Nobuyoshi Sato;Kazuyuki Amano;川端 新伍;瀧本 英二;内沢 啓
  • 通讯作者:
    内沢 啓
ブール関数に対するフィルタのノイズ除去効果について
关于滤波器对布尔函数的去噪效果
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kei Uchizawa;Kazuyuki Amano;Hideaki Fukuhara;澤田 清;瀧本 英二;Shigeaki Harada;Shigeaki Harada;酒井 義文;天野 一幸;Kazuyuki Amano;Takayuki Sato;内沢 啓;Kazuyuki Amano;Shigeaki Harada;Tatsuya Watanabe;酒井義文;Nobuyoshi Sato;Kazuyuki Amano;Kazuyuki Amano;原田薫明;Kazuyuki Amano;Eiji Takimoto;Nobuyoshi Sato;Nobuyoshi Sato;Kazuyuki Amano;川端 新伍;瀧本 英二;内沢 啓;Kazyuki Amano;Kazuyuki Amano;酒井 義文;天野 一幸;唐崎 正史
  • 通讯作者:
    唐崎 正史
A Case Study on Freshness based Scoring for Fresh Information Retrieval
基于新鲜度的新鲜信息检索评分案例研究
  • DOI:
  • 发表时间:
    2004
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kei Uchizawa;Kazuyuki Amano;Hideaki Fukuhara;澤田 清;瀧本 英二;Shigeaki Harada;Shigeaki Harada;酒井 義文;天野 一幸;Kazuyuki Amano;Takayuki Sato;内沢 啓;Kazuyuki Amano;Shigeaki Harada;Tatsuya Watanabe;酒井義文;Nobuyoshi Sato;Kazuyuki Amano;Kazuyuki Amano;原田薫明;Kazuyuki Amano;Eiji Takimoto;Nobuyoshi Sato;Nobuyoshi Sato
  • 通讯作者:
    Nobuyoshi Sato
回路計算量の5nの下界に対する5nの上界
电路复杂度的上限 5n 下限 5n
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Kei Uchizawa;Kazuyuki Amano;Hideaki Fukuhara;澤田 清;瀧本 英二;Shigeaki Harada;Shigeaki Harada;酒井 義文;天野 一幸;Kazuyuki Amano;Takayuki Sato;内沢 啓;Kazuyuki Amano;Shigeaki Harada;Tatsuya Watanabe;酒井義文;Nobuyoshi Sato;Kazuyuki Amano;Kazuyuki Amano;原田薫明;Kazuyuki Amano;Eiji Takimoto;Nobuyoshi Sato;Nobuyoshi Sato;Kazuyuki Amano;川端 新伍;瀧本 英二;内沢 啓;Kazyuki Amano;Kazuyuki Amano;酒井 義文;天野 一幸
  • 通讯作者:
    天野 一幸

内沢 啓的其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year }}
  • 期刊:
  • 影响因子:
    {{ item.factor }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

{{ truncateString('内沢 啓', 18)}}的其他基金

生体情報処理の視点に基づいたエネルギー効率の高いしきい値回路の設計とその限界
基于生物信息处理视角的节能阈值电路设计及其局限性
  • 批准号:
    20800005
  • 财政年份:
    2008
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up)

相似海外基金

ニューラルネットワークの内容可視化に基づく革新的なA I教育支援ツールの開発
基于神经网络内容可视化的创新AI教育支持工具开发
  • 批准号:
    24K06368
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
畳み込みニューラルネットワークによる静電インクジェット印刷特性予測
使用卷积神经网络预测静电喷墨打印特性
  • 批准号:
    24K17547
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
解釈可能な非線形積分ニューラルネットワークの理論と実装
可解释非线性积分神经网络的理论与实现
  • 批准号:
    24K06868
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
積型ニューラルネットワーク深層学習による数値解析的アルゴリズムの解析と創出
使用产品神经网络深度学习分析和创建数值分析算法
  • 批准号:
    24K00540
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
ホログラフィック光学素子を利用した光回折ニューラルネットワークの波長多重化
使用全息光学元件的光学衍射神经网络的波长复用
  • 批准号:
    24K20865
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自己増殖型ニューラルネットワークに基づく自律ロボットのための適応型知覚システム
基于自传播神经​​网络的自主机器人自适应感知系统
  • 批准号:
    24K20870
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
時間領域論理の導入による超高速かつ超効率動作が可能な超伝導ニューラルネットワーク
引入时域逻辑实现超高速、超高效运行的超导神经网络
  • 批准号:
    24KJ1148
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
医用画像診断深層ニューラルネットワークの信頼性・安全性確保のための計算手法開発
开发计算方法以确保深度神经网络用于医学图像诊断的可靠性和安全性
  • 批准号:
    23K21719
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
空間構造の導入とタンパク質変異体創出を介した細胞ニューラルネットワークの高度化
通过引入空间结构和创建蛋白质变体来复杂化细胞神经网络
  • 批准号:
    24K03036
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
錐計画に基づく再帰型ニューラルネットワークの安定性解析と最適設計
基于锥规划的循环神经网络稳定性分析与优化设计
  • 批准号:
    23K20949
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 1.91万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了