【IEICE Information】私のお薦め論文（第15回）：引原隆士先生 / 2025年2月28日配信

<No.103>

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これまで本会が発行してきた中で、印象に残った論文を本会の論文誌に携わる方々が紹介します。第15弾は、元NOLTA誌編集委員長, 元基礎・境界ソサイエティ編集長　引原隆士先生のお薦め論文です。 ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ┃　私のお薦め論文（第15回）：元NOLTA誌編集委員長，元ESS編集長　引原隆士 ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 題名：Statistical neurodynamics of deep networks: geometry of signal spaces 著者名：Shun-ichi Amari, Ryo Karakida,and Masafumi Oizumi 分野：Nonlinear Science, AI 掲載誌名：Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE 巻号情報：vol. 10, no. 4, pp. 322–336 (2019) https://www.jstage.jst.go.jp/article/nolta/10/4/10_322/_article/-char/en お薦め理由： AI分野の急速な進展の中，2024年のノーベル物理学賞がジョン・ホップフィールド氏（アメリカ・プリンストン大学名誉教授）と，ジェフリー・ヒントン氏（カナダ・トロント大学名誉教授）に「人工ニューラルネットワークによる機械学習」に関する研究業績で贈られたことは記憶に新しい．日本では1970年代にこの基礎となる深層学習の先駆的な研究成果が甘利俊一氏らにより生まれていることが知られている．ヒントン氏らが画像認識コンテスト(2012)で使った「畳み込みニューラルネットワーク」は，本インフォーメーションの第1回目で紹介された福島邦彦氏が1979年に提案したANN「ネオコグニトロン」が原型である．両者の業績はノーベル賞の選考理由の中でも引用されている [1]．ここで紹介する論文は，その日本の深層学習に関する研究の先駆者である甘利俊一先生と共同研究者による深層ニューラルネットワークの解説論文である．非線形特性を有する階層システムである深層ニューラルネットワークにおいて，ランダムに接続されたニューラルネットワークが統計的ニューロダイナミクスによりマクロな挙動を示す力学について，入力信号が層ごとに処理される深層フィードフォワードネットワークを対象として解説している．非線形システムとしての入力信号に対する応答の興味深さはさることながら，入力信号の多様体構造がニューラルネットワークの多層構造の中でどのように振る舞うかについて，今なおホットな話題についても考察している．巷のモデル開発において学習データの量の多寡にといった単純な議論から離れて，機械学習がどのようなメカニズムで機能しているかについて，現時点でもう一度原点に立ち戻って考えることが研究のより一層の発展に最も重要なことと考える．この OA論文を何度も噛み締めて読まれることをお薦めしたい． [1] https://www.nobelprize.org/uploads/2024/11/advanced-physicsprize2024-3.pdf 著者紹介：引原隆士 1987 京都大大学院博士課研究指導認定退学．京大工博．関西大，Cornell大学客員研究員，京大助教授を経て．2001 同教授．2024 同名誉教授．現同理事．主として非線形力学の工学的応用，パワープロセッシング，電気エネルギーシステムの研究開発等に従事．IEEE，IEEJ会員．IEICEフェロー．＜掲載された論文誌について＞ Nonlinear Theory and Its Applications, IEICEは、2010年に創刊されたオープンアクセス誌で、NOLTA ソサイエティにより発行されています。Nonlinear Theory in Science and Engineering, Mathematical and Numerical Methods などの分野を扱っており、年間約60件の論文が掲載されています。2024年から Impact Factorが付与されましたので、ぜひ積極的なご投稿をお願い致します。 ●閲覧サイト：https://www.jstage.jst.go.jp/browse/nolta/-char/en

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