Шун-ичи Амари 研究室

主宰者：Шун-ичи Амари
理化学研究所・RIKEN Center for Brain Science

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、確率分布の集合が形成する幾何学的構造を研究しています。確率分布には複数の異なる「距離」や「角度」の定義方法があり、その中でも特に統計学的性質を反映した幾何構造（情報幾何）と、輸送現象を基礎とした幾何構造（ワッサーシュタイン幾何）を比較検討しています。これらの異なる幾何学的視点は、統計推定やモデル学習の際に、推定精度や計算効率にそれぞれ異なる影響を与えます。 特に深いニューラルネットワークの学習を対象として、学習時に用いられる曲率情報（フィッシャー情報行列）が、ネットワークの構造や学習サンプル数によってどのような固有な性質を示すかを調べています。また、勾配降下法などの最適化手法における前処理がどのような条件下で学習の汎化性能を改善または悪化させるかという問題について、理論的な解析を進めています。これらの研究を通じて、確率分布の幾何構造を理解することが、統計モデルの推定やニューラルネットワークの学習理論をより深く理解するために重要であることを示しています。

※ 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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