Weilian Zhou 研究室
主宰者：Weilian Zhou
早稲田大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、深層学習モデルの設計原理と画像解析技術の高度化に取り組んでいます。特に、リモートセンシングから得られる多波長画像（ハイパースペクトル画像）の分類という課題に対して、複数の波長情報と空間情報を統合的に処理する手法を開発しています。従来の手法では波長情報を別々に扱うか、計算コストが大きくなるという課題がありましたが、研究室では再帰型ニューラルネットワークやトランスフォーマー、さらにこれらを組み合わせた新しいアーキテクチャを提案し、限られた学習サンプルでも高い精度を実現する方法を探求しています。
同時に、研究室は深層ニューラルネットワークの理論的な基礎を数値解析の観点から理解しようとしています。ネットワークの構造設計を微分方程式の離散化として解釈することで、より効率的で堅牢なモデルの構築原理を明らかにしています。また、画像圧縮やロバストな学習の改善など、様々な応用領域でこうした理論的知見を活用する研究も進めています。さらに、衛星画像やストリート画像などの現実データを用いた環境センシングなど、実践的な問題解決にも力を注いでおり、理論と応用を両輪とした研究展開が特徴です。
※ 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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研究成果（26 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222127
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