数理情報工学／ 2023 ニューラルODEにおけるAdjoint法の数値積分法の改善

研究概要

Neural ODE（=常微分方程式）とはニューラルネットワーク（以下NN）が微分方程式のベクトル場を学習するNNの構造である. これの学習において必要な数値積分について標本点の取り方を改良することで学習効率と安定性が改善した.

先行研究の調査，自分のアイデアの実装や検証，成果の発表など慣れないことが多く大変でしたが科学研究を体験出来て充実していました. 修士ではより充実させたいです.