教授
ニッタ トオル
新田 徹
現代教養学部 数理科学科 情報数理科学専攻
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- 主な担当授業・演習
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- 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
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- 所属学協会・プロジェクト
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- 電子情報通信学会
- 日本神経回路学会
- Asia-Pacific Neural Network Society
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- 書籍等出版物（単著・共著）
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- 『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)
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。