鈴木の研究活動報告①
ほそぼそと活動を続けているmekabu。
メンバーが個々に新しい研究を始めたり、イベントに参加したりと、
2017年も実は忙しくしていました。
わたくし鈴木が、最も力を注いだテーマは、
ニューラルネットワークの写像について!
ニューラルネットワークとは、人間の脳内の神経回路網をコンピューター内に表現することを目指した数学的なモデルのことなのですが、
このニューラルネットワークがもつ、中間層を多層にしたものがディープラーニング(深層学習)と呼ばれるもので、最近この手法を用いた人工知能研究が大きな成果をあげています。
しかし、このディープラーニングは理論的に説明されていない部分が多くあると言われています。
そこで、私たちは、ニューラルネットワークを
“座標空間から座標空間への写像を合成したもの”
とみなし、このような写像の性質を調べて、数学的な観点から、ニューラルネットワークとはなんたるかを追求していこう、という試みをこの1年間行ってきました。
1年間と言いつつも、「方向性が見えてきたか?」と思ったのは、暑さもひと段落し、夕方に吹く風が気持ちよく感じられるようになった頃。
まだまだ私の中で始まったばかりの研究ですが、今年はこのテーマでサイエンスインカレに応募することにしました。
締め切りギリギリまで計算をしたり、文献を読み返してみたり、いろんな角度から足掻いてみたものの、納得のいく結果にはならず…。
それでも、毎日眺めたシグモイド関数と、シグモイド関数を適応させたあとに出てくるグラフの形に愛着が湧くほどには、楽しみながら取り組めました。
(でも、もっともっと時間をかけて、グラフを見たら吐き気がするくらい研究とにらめっこしないと、結果は出ないんだろう(。-_-。) )
ニューラルネットワークはもちろん、日々進化するAI技術。
最先端技術を追い越すことはできませんが、
まだ誰も見ていない角度から掘り下げれば、何かしら形を残せるはず。
道草をくうのが大好きな私ですが
大きな心で見守ってくださっている先生に感謝です。
そろそろ2018年がやってきますが、知識欲が爆発している私に正月休みはありません。
初夢はEscherのAnother Worldかな〜