Zhenyu Zhang 研究室

主宰者：Zhenyu Zhang
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、機械学習と深層学習の理論と応用に関する研究を展開しています。主な研究テーマは、現実世界のデータに特有の課題に対処するための学習手法の開発です。具体的には、データストリームから継続的に学習する際に、新しいクラスの出現、ラベル分布の時間的変化、ノイズを含むラベル、非同期に到着する特徴量やラベルなど、理想的でない条件下での学習問題に取り組んでいます。 手法としては、オンライン学習、アンサンブル学習、リスク推定、深層ニューラルネットワークなどの機械学習技術を組み合わせたアプローチを採用しています。また、時系列データの異常検出やPM2.5などの環境予測といった応用領域では、トランスフォーマーネットワークなどの深層学習モデルを活用しています。さらに、敵対的学習における過学習の緩和や、ネットワーク圧縮（ロッテリーチケット仮説）に関する研究も進めています。 これらの研究を通じて、本研究室は分類精度の向上、動的な環境への適応、限定的な監督情報からの効果的な学習といった課題の解決に貢献しています。自動運転、疾病診断、スマートグリッド、環境モニタリングなど、実社会の多様な応用領域での活用を視野に入れた実用的な研究を展開しています。

※ 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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