数理を基礎としたデータ処理技術の発展
将来のデータ通信や記録技術、スパース推定や、機械学習の理解に必要とされる技術に対して、数理的な観点からの貢献を目指しています。特に、今後の情報理論、信号処理や、機械学習で必要となる基礎技術や基礎理論を作りたいと考えています。
講座・教員 三村和史 教授 Mimura Kazushi
研究テーマ
情報理論と情報統計力学
機械学習
Hopfieldネットの解析、神経接核理論や情報ボトルネックによる評価など、深層学習がなぜうまく働くかを調べています。
情報理論
符号理論、スパース推定などの解析や、応用を検討しています。