システム情報談話会
東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻／工学部計数工
システム情報学専攻 若手研究者2名による談話会をzoomオンラインで開催します。
- 日時：2021年7月2日(金) 17:00-18:30
学内外からの参加をひろく募集します。奮ってご参加ください。
学内のメール案内を受領されていない方は、下記Google Formsよりお申し込みください。回答後のページにZoom URLが表示されます。当日16時までにZoom URLをメールでもご案内します。
申込締切は7月1日(木) 17時です。
https://forms.gle/EF4XHXcgGhHjvstK8
Speaker1: Andre Roehm 先生, Ph.D.
Project Researcher, Department of Information Physics and Computing, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
Title: Folded-in-Time Deep Neural Networks: Emulating a multilayer neural network with a delay-based single-node physical system
Abstract:
Deep neural networks are among the most widely applied machine learning tools showing outstanding performance in a broad range of tasks. However, their simulation on silicon-transistor based hardware is costly in both material and power consumption. In this talk, a method for folding a deep neural network of arbitrary size into a single nonlinear physical node by multiple time-delayed feedback loops is presented. The network states emerge in time as a temporal unfolding of the neuron’s dynamics and by adjusting the feedback-modulation within the loops, the network’s connection weights can be adapted. These connection weights are determined, i.e. learned, via a back-propagation algorithm. This approach fully recovers standard Deep Neural Networks (DNN), encompasses sparse DNNs, and extends the DNN concept toward dynamical systems implementations. This new method, which we have called Folded-in-time DNN (Fit-DNN), exhibits promising performance in a set of benchmark tasks and is a promising blueprint for scalable hardware implementations of deep neural networks.
URL:
成瀬・堀崎研究室 http://www.inter.ipc.i.u-tokyo
講演者2：曽我部 舞奈 先生、博士（医学）
東京大学大学院 情報理工学系研究科 システム情報学専攻 特任研究員
題目： 生体イメージングとテクノロジーの融合
概要： 動物を理解する上で重要な情報は、彼らの毛皮の奥深く、人間の我々には見えない場所に存在しているため、動物の命を救うためには「見えないものを理解しやすい形で提示する」という生体イメージング技術が重要になってくる。より精度の高い情報取得のためには、観察対象のコントロールだけではなく、計測手法の開発、そして取得したデータを解析できる状態にする情報科学的なアプローチ、すべての融合が必要になる。
今回の発表では、生命医学分野が抱える問題点を獣医師としての視点から紐解いていき、計測手法と情報科学的手法を組み合わせることによって、生命医学において価値のある新たな情報を取得する、というテーマについて紹介する。具体的には、前半で一例として生体画像が持つスパース性や動態変化の傾向を使った高速撮像生体イメージングに関する研究について、後半で現在取り組み始めた、動物の命を救うための「視覚」を取り戻すための手術とその課題解決に向けた取り組みについて紹介する。
URL：
川嶋研究室 http://www.bmc.ipc.i.u-tokyo.a
