本田あおい研究室～研究日誌～

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九州工業大学情報工学部知能情報工学科の本田あおい研究室です。数学的アプローチで機械学習やデータ解析の研究をしています☆

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#ニューラルネットワーク

大分大学　公開講座に参加しました！

九州工業大学　大学院　本田研　M1の福島です。 2023/10/28(土)に大分大学で行われた、公開講座に参加しました。(^^) 今回、10/28に大分大学で行われた、理工学部の公開講座は、高校生や一般を対象に開かれ、プログラムミングや機械学習(AI)についての講座が行われました。この講座はすでに終了してますが、プログラミングの基礎から人工知能の基本的な構造を数学的に理解し実践することまでを目標としており、数理的な説明から実際にプログラミングでAI学習を実践してもらうと

Cohort Shapleyなるものを見つけた

長かった夏休みも今日で終わり、明日から大学が始まってしまうわけですが、その前に見つけたものを共有しておこうと思います。紹介タイトルにもあるのですが、いろいろとネットを見ていると「Cohort Shapley」なるものを発見したので紹介します。日立製作所の間瀬氏により2021年に発表されました。以下にリンクを貼っておきます。貼ったリンクは日立製作所のブログでCohort Shapleyについて解説しています。論文やGitHubにコードも公開されていたので詳しくはそれらを

Sympyを使ってみた

初めまして。九州工業大学、本田あおい研修室所属の和田です。この度、noteで研究成果や大学生活等を投稿していくこととなったので、よろしくお願いします。今回はPythonのライブラリ、Sympyを使う機会があったので、それについて少し書いていこうと思います。きっかけ以前、機械学習のライブラリを使わずにニューラルネットワークを構築する機会がありました。その際に「代数を使った数式の微分や積、値の代入ができるSympyを使えば、誤差逆伝播法が簡単にできるのでは」と、半ば見切

包除積分ニューラルネットワークについて

はじめまして、九州工業大学情報工学府、本田あおい研究室の福島です。研究や、大学生活等をnoteで記していきます。よろしくお願いします。今回は、本研究室で開発・研究を行っている包除積分ニューラルネットワークについて紹介したいと思います。はじめに近年、機械学習の手法の一つであるディープラーニングがデータ分析の分野で高い成果を上げています。しかし、一般的に解釈性と精度はトレードオフの関係性にあると考えられ、複雑であるために解釈性が損なわれるブラックボックス問題といわれる問題