Topics in Nonlinear Physics I
| Numbering Code | G-LAS12 80011 LJ57 | Year/Term | 2022 ・ Intensive, Second semester |
|---|---|---|---|
| Number of Credits | 1 | Course Type | Lecture |
| Target Year | Graduate students | Target Student | For science students |
| Language | Japanese | Day/Period |
Intensive Mid-December (planned) |
| Instructor name | KARAKIDA RYO (Part-time Lecturer) | ||
| Outline and Purpose of the Course | 機械学習から神経科学まで幅広い広がりを見せているニューラルネットワークの解析について、おもにランダム神経回路の数理の立場から解説する。数理的解析手法の基本的な部分の理解に重点をおきつつ、近年の動向や発展的な事例まで概説する。 | ||
| Course Goals | 機械学習・深層学習や神経科学の諸問題において、ある程度自分で数理的な解析ができるように、基礎的知識を取得する。 | ||
| Schedule and Contents |
集中講義として講義を行なうが、本科目は１単位科目であることから、７.５回以上の講義を行う具体的な講義内容は以下の通りである。なお、履修者の理解度や講義の進度を考慮して、一部の内容の変更・省略あるいは順序の変更を行うことがある。 (1)ニューラルネットワークの概要 (2)深層モデルの統計神経力学 (3)バックプロパゲーションの平均場理論 (4) Neural Tangent Kernelの基礎 (5)学習regimeとその分類 (6)発展的話題：再帰結合、非線形ランダム行列 |
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| Evaluation Methods and Policy | 到達目標に対する達成度をレポートにより評価する。成績評価の詳細は授業時に説明する。 | ||
| Course Requirements | None | ||
| Study outside of Class (preparation and review) | 予習・復習についての具体的な事項は授業時に指示する。 | ||
