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人工知能とそれを構成する技術である深層学習は急速な発展を見せているが、その性能を説明する基礎理論は未だ発展途上である。本講演では、その未解明な点を説明するための理論的な試みを紹介する。まず、従来の学習理論に基づいた理論的な試みの成功例とその限界に触れる。その後、統計物理学的な発想を活用してその限界を克服しようとする試みを紹介する。
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