学内役職・課外活動担当クラブ等  |
電子工作愛好会顧問
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自己紹介・学生へのメッセージ |
工学部の学生には、情報技術や英語などいろいろな資格にチャレンジすることを勧めます。
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研究分野・課題 |
| 研究分野活動 |
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研究分野：「機械学習およびニューラルネットの応用」
機械学習における計算モデルの一つであるニューラルネットの研究を中心に行っている。これまで、時系列予測問題や画像復元問題を一種の逆問題として解くための、新しい形式のニューラルネットを用いて計算機実験を行い、効果を検証してきた。
最近では、複素数や四元数など高次元領域に拡張したニューラルネットワークによる逆問題解法について計算機実験を中心に検討を行っている。現在、上記手法の問題点と解決法の検討と、ロボット制御や生体動作認識、コンピュータグラフィックスなど実際の問題への応用のための検討を行っている。
さらに、近年では人工知能や機械学習分野の研究の進展に伴い、深層学習や自己組織化モデルを用いた問題解決法や実際の問題への応用についても研究を進めている。 |
| 研究課題 |
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| これまで、逆問題を解くための新しい型のニューラルネットの研究を行ってきた。具体的には、学習した入出力関係を逆に用いて逆問題を解くネットワークインバージョン法を用い、経済指標予測や画像復元などの解法を研究してきた。更に、逆問題を解く際に問題となる不良設定性を緩和するための正則化法について研究を進めており、最近では複素数や四元数など高次元領域に拡張したニューラルネットへの手法の拡張を行っている。今後は高次元ニューラルネットを中心に、逆問題解法のための手法および正則化法の研究を、計算機実験と理論的検討の両面から進めていく予定である。また、逆問題解法のためのニューラルネット手法の応用分野としては、ロボット制御や生体動作認識、コンピュータグラフィックスなどを中心に検討を行っている。 |
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学外活動業績 |
| 本学以外の機関（公的機関・民間団体等）を通しての活動 |
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機関名、役職名等 |
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学歴・職歴・研究業績等 |
外部リンク |
SNS URL |
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