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The simplest model of unsupervised feature learning

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日程
2017年1月18日(水)
時間
10:30 -
場所
大岡山キャンパス別窓 本館2階 H284B 物理学系輪講室
講師
Dr. Haiping Huang (理化学研究所)
お問い合わせ先
連絡教員:物理学系 西森秀稔(内線2488)

量子物理学・ナノサイエンス第171回セミナー

概要

Learning hidden features in unlabeled training data is called unsupervised learning. Understanding how data size confines learning process is a topic of interest not only in machine learning but also in cognitive neuroscience. The merit of unsupervised feature learning puzzles the community for a long time, and now as deep learning gets popular and powerful, a theoretical basis for unsupervised learning becomes increasingly important but is lacked so far. Our simple statistical mechanics model substantially advances our understanding of how data size confines learning, and opens a new perspective for both neural network training and related statistical physics studies.

  • ナノサイエンス・量子物理学国際研究センター 主催
  • 東京工業大学理学院・物理学系、「ナノサイエンスを拓く量子物理学拠点」共催

更新日:2016.12.14

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