Enzhi Zhang 研究室

主宰者：Enzhi Zhang
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習と最適化の複数の領域にわたる基礎的な課題に取り組んでいます。第一の研究領域は、ニューラルネットワークの過学習の緩和と汎化性能の向上です。訓練過程で更新される重みの履歴情報や検証データの損失変化を活用し、強化学習の枠組みを応用することで、モデルの学習を動的に最適化する手法を開発しています。これにより、従来は破棄されていた中間段階の学習情報から有用な知識を抽出し、後段の学習プロセスを改善することを目指しています。 第二の研究領域は、大規模な最適化問題への対応です。計算機科学における分割統治戦略を応用し、複数の変数間の相互作用を効率的に検出・分解する手法を提案しています。特にノイズを含む環境下での大規模問題や、計算コストが高い実問題に対して、適応的な分解と協調的な最適化を組み合わせることで、効率的な解探索を実現する方法を研究しています。 第三の研究領域は、画像認識と化学情報処理における深層学習モデルの改善です。高解像度画像のセグメンテーションで生じる計算量の問題を解決するために、画像特性に応じた適応的な前処理を施す手法を開発しています。また、化学反応予測において、言語モデルの知識とグラフベースの手法を組み合わせ、データ不足の課題を克服しながら予測精度を向上させるアプローチを進めています。

※ 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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