申込不要受付中締切間近終了
東京女子大学

教授

ニッタ トオル

新田 徹

現代教養学部 数理科学科 数学専攻【~2023年度】

研究キーワード

複素数 / 四元数 / 特異点 / 深層学習

研究分野

機械学習

研究テーマ

複素ニューラルネットワークや四元数ニューラルネットワークといった高次元ニューラルネットワークの研究を行っています。高次元ニューラルネットワークの基本的性質、あるいはこれまでに知られていない特有の性質を探索的に調べています。

コメント

「すずめの戸締り」と入力しようとして間違って「すすめの戸締り」と入力すると従来のコンピュータはそれらが同じものと判断できません。「すすめの戸締り」というテキストを記憶していないからです。それに対して、ニューラルネットワークは多少異なった入力に対してもある程度正確な答えを返します。学習を通して、より人間らしい柔軟な情報処理ができます。ニューラルネットワークのような機械学習モデルは数学を使って作られていて、それを実現するためにコンピュータプログラムを用います。数学やプログラミングに興味のある人にはぴったりだと思います。

  • 主な担当授業・演習
    • 解析学概論
    • 複素関数論
    • 数理モデルと微分方程式
    • 数学講究
  • 所属学協会・プロジェクト
    • 電子情報通信学会
    • 日本神経回路学会
    • Asia-Pacific Neural Network Society
  • 書籍等出版物(単著・共著)
    • 『Proposal of Fully Augmented Complex-Valued Neural Networks』(単著、Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA), IEICE, 2023)
    • 『Sequential Learning on sEMGs in Short- and Long-term Situations via Self-Training Semi-Supervised Support Vector Machine』(共著、Proceedings of the 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2022), 2022)
    • 『Learning Properties of Feedforward Neural Networks Using Dual Numbers』(共著、 Proceedings of 13th Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), 2021)
    • 『Hypercomplex Widely Linear Estimation through the Lens of Underpinning Geometry』( 共著、IEEE Trans. Signal Processing, 2019)