Yasushi Yamaguchi 研究室

主宰者：Yasushi Yamaguchi
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、深層学習モデルの意思決定プロセスを可視化・解釈する手法の開発に取り組んでいます。特に自動運転システムを主要な対象として、ニューラルネットワークがどのような情報に基づいて判断を下しているのかを明らかにすることを目指しています。従来の勾配ベースの解釈手法では、実際の運転シーンに応用した際に信頼性の低い結果が得られる問題がありました。そこで、交通場面の特性に適応した新しい属性付与手法を提案し、信号の所在地だけでなく、その意味的な内容についても説明できる解釈フレームワークを開発しています。 また、異なるニューラルネットワークアーキテクチャ間の特徴表現の違いを理解するための可視化技術にも取り組んでいます。Vision Transformerと従来の畳み込みニューラルネットワークの特性を比較分析し、それぞれの表現方法における特徴の伝播メカニズムを可視化しています。加えて、画像復元などの具体的な応用課題においても、対象の特性に応じたニューラルネットワーク設計を検討しており、多様な領域で解釈可能性と実用性を両立させた機械学習システムの構築を進めています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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