拡散モデルチュートリアル_for_public.pdf

Page 2 of 102鈴木大慈 2 所属 ➢ 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻・准教授 ➢ 東大次世代知能科学研究センター研究部門研究者(研究知能部門) ➢ 理化学研究所 革新知能統合研究センター 深層学習理論チーム チームリーダー 専門 ➢ 機械学習,数理統計学,統計的学習理論 解釈可能性: 説明可能性,データの可視化,メンテナ ンスの容易化 各種テクニックの解析: アーキテクチャの解析,損失関数の設計, 最適化技法の解析 深層学習の原理解明: 「表現理論」「汎化誤差理論」「最適化 理論」 学習の本質解明: “良い”学習手法の特徴付け,統一理論, 深層学習を優越する方法論の提唱 応用 基礎 鈴木大慈 情報理工学系研究科 確率論 幾何学 関数解析 数学 最適化理論 数理統計 スパース推定 カーネル法 関連する機械学習理論 特徴抽出 深層学習の理論 主な研究内容 ➢…

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