- 著者
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谷 伊織
- 出版者
- 神戸大学
- 雑誌
- 若手研究
- 巻号頁・発行日
- 2019-04-01
本研究では、真正粘菌変形体の数理モデルを計算素子(リザバー)として用いることで、極端な一般化能力を持つ機械学習手法を開発することを目的とする。生物の振る舞いに由来する頑健性や適応性を機械学習に取り込むことによって、深層学習を始めとする既存の枠組みから逸脱し、従来的な手法よりも環境の変化に対して頑健で、適応的に対応可能な機械学習アルゴリズムを開発する。また、従来手法と比較することで本研究の手法の有効性を検証する。