【今倉 暁】非線形非負行列分解を用いたディープニューラルネットワーク計算手法の開発

研究者

今倉 暁

今倉 暁

筑波大学
システム情報系
助教

研究室ホームページ

研究概要

現在、ディープニューラルネットワーク(DNN)計算法として確率的勾配降下法に基づくバックプロパゲーション法が標準的に用いられており、画像認識を始めとした様々な分野で成功を収めている。本研究課題では、近年発展著しい超大規模並列計算機の高度利用を前提とし、並列計算機との親和性の高い非線形非負行列分解を利用した新しいDNN計算法を開発する。

プログラム

Program
  • CREST
  • さきがけ
  • ACT-I
  • ERATO
  • ACT-C
  • ACCEL
  • ALCA
  • RISTEX
終了したプログラム
  • パンフレット
  • メールマガジン
  • 契約関連資料
  • マニュアル
  • 女性研究者のみなさまへ
  • 研究成果
  • オープンサイエンス方針
  • ご意見・ご要望