Zeyu Zhang 研究室

主宰者：Zeyu Zhang
金沢大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、深層学習モデルの効率化と視覚認識の改善に取り組んでいます。画像処理タスク、特に不良な環境条件下での画像解析を課題として、ニューラルネットワークの計算効率と精度を同時に向上させる手法を開発しています。注意機構（アテンション）の工夫により、必要な計算量を増やさずにネットワークの性能を高める方法や、人間の視覚系の仕組みを模倣した効率的な特徴抽出システムの構築を行っています。 また、実装段階でのモデル圧縮にも注力しており、ニューラルネットワークの冗長な構造を削除して計算・記憶コストを削減する技術を研究しています。特にエッジコンピューティング環境での利用を想定し、分散学習環境に対応した圧縮手法の開発を進めています。これらの成果により、限定されたリソースを持つデバイス上でも高精度な深層学習モデルが動作することを目指しています。 さらに、制御工学の観点からは、ネットワークを介した分散制御システムの安定化と故障時の信頼性向上に関する研究も行われています。外部攻撃やシステム故障が存在する状況で、通信リソースを効率的に使いながら安定性を保証する制御手法を数学的に設計・検証しています。

※ 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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