2023年11月13日から15日にかけて伊ローマとオンラインのハイブリッドで開催された国際会議15th International Conference on Neural Computation Theory and Applicationsにおいて、システム情報工学コースの島内宏和准教授による単著論文がBest Paper Candidateに選出されました。
論文題目：Unsupervised Representation Learning by Quasiconformal Extension
著者：Hirokazu Shimauchi
概要：
深層学習を始めとする機械学習は、データから規則性を見出す技術であり、近年のAIの主要な要素技術の一つです。機械学習では、解決しようとするタスクに対して有用な、データの適切な表現を獲得することが重要です。この研究では、擬等角拡張と呼ばれる方法を用いて、データをより高次元の空間内に自然に拡張する手法を構築しています。10種類の識別タスクに関するデータセットと3つの機械学習アルゴリズムを用いた実験において、データセットが識別に必要な一定レベルの情報を含む場合、生成された表現が識別の性能向上に寄与することが確認されました。この結果は、広範な応用の可能性があることを示唆しています。研究は、JSPS科研費22K12050の助成を受けて実施されました。
