Date and Time: | September 9 (Tue.), 2019, 13:00 – 14:30 |
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Place: | Multimedia Hall #306, Building E-3(Map No.27), UEC |
Speaker: | Takashi SHINOZAKI, (Research Scientist, CiNet(Center for Information and Neural Networks), Osaka University) |
Chair: | Prof. Hayaru SHOUNO |
Title: | Interpretation of a convolutional neural network as a brain-like information processing system |
Abstract: | 深層学習の基盤技術のひとつである畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network, 以下CNN)は脳における情報処理機構をヒントに構成されたもので、従来の機械学習では困難であった、超多次元信号の解析可能な次元数への縮減を実現し、これによって人工知能技術の様々な対象への応用を可能としてきました。本講演ではCNNの内部動作を、脳における視覚情報処理と対比させることによって、その情報処理過程における意義について明らかにします。さらに超大規模なCNNの実現のために、より脳に近い、逆行伝播誤差を用いない学習法についても紹介します。 |