計算物理学MLの皆様
早稲田大学高等研究所の田中宗と申します。
複数のメーリングリスト宛に送信しております。重複して受け取られた場合は御容赦下さい。
以下の通り、理化学研究所の田中章詞氏によるセミナーを開催いたします。
皆様のご参加をお待ちしております。
お近くにご興味のありそうな方がおられましたら、転送して頂ければ幸いです。
よろしくお願い申し上げます。
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“Quantum Computation and Machine Learning Seminar Series vol. 3”
タイトル： 畳み込みニューラルネットワークによる相転移の検出
講演者 ： 田中章詞氏（理化学研究所 理論科学連携研究推進グループ 分野横断型計算科学連携研究チーム 長瀧天体ビッグバン研究室）
場所 ： 早稲田大学早稲田キャンパス３号館405号室
www.waseda.jp/top/assets/uploads/2016/10/20161020waseda_campus_map.pdf
開催日時： 2017年1月23日 午後4時30分〜
概要：
機械学習の分野において、ニューラルネットワークを用いた勾配法による学習の方法が劇的に進歩してきており、多くの学習データが比較的手に入りやすいタスクである画像認識や自然言語処理などに応用されてきています。
一方で、多くのデータの中から意味のある量を発見するという行為だけを切り取ってみると、機械学習の方法は物理学、とりわけ統計力学を始めとする、多体系の問題を解くのに応用できそうだというのは自然な発想だと思われます。
実際、様々な成果が既に発表されており、例えば機械学習の方法を用いることで人間の目には区別できない異なる２つの物理系の状態を区別することなどが可能になってきています。
さらに我々はもう少し踏み込んで、ニューラルネットワークが理論物理的な概念を習得できるか、という問題に簡単な例（2次元イジング模型）を用いて取り組みました。その結果、畳み込みニューラルネットワークと呼ばれるモデルならば、事前に対称性などの情報を教えることなしに相転移を自動的に”発見”できるということに気付きました。
本講演では、このことに加えて、ニューラルネットワークの設計と学習を実装するためのpythonライブラリの使い方も説明します。
この講演はCCNUの富谷昭夫さんとの共同研究arXiv:1609.09087に基づきます。
主催：科学研究費助成事業基盤研究(B)「量子アニーリングが拓く機械学習と計算技術の新時代」
www.smapip.is.tohoku.ac.jp/~mohzeki/QL/index.html
共催：早稲田大学高等研究所
www.waseda.jp/inst/wias/
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早稲田大学高等研究所
田中宗
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Computational Material Physics Mailing List
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