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物理・天文のための深層学習入門

→ Asia/Tokyo
Nishina Hall

Nishina Hall
Shigehiro Nagataki (Astrophysical Big Bang Laboratory), Tetsuo Hatsuda (Nishina Center)
Description
日時：5月10日（水）13:30-
場所：理研 仁科ホール　(Building E02 in this map)
趣旨：最近，深層学習(Deep Learning)への関心が強くなっています。物理や天文の分野にどのような応用ができるかを模索している方々も多くおられます。今回は、理研のiTHES/iTHEMS主催で「物理・天文のための深層学習入門」という半日の入門コースを開催します。
プログラム
13:30-15:30　瀧雅人(iTHES) 「深層学習の理論的な仕組みとその応用」slide document
15:30-16:00　休憩
16:00-17:00　田中章詞(iTHES) 「深層学習用ライブラリKeras入門」slide document
17:00-17:15　金城智弘(JSOL) 「マシンラーニングプラットフォーム及び研究事例のご紹介」slide
17:15-17:30　「今後の活動について」

講演要旨：
(13:30-15:30) この数年、「人工知能」におけるニューラルネットワーク（コネクショニズム）アプローチが驚異的なリバイバルを遂げています。深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる今日のニューラルネットは、計算機の性能向上や利用可能な高品質のデータが増えたことに後押しされて発展してきましたが、その本質は必ずしもそこにはありません。実際には理論的考察に基づいた、アルゴリズムに関する数多くの新しいアイデアが、深層学習の成功を可能にしています。講演の前半では深層学習の現状をざっと紹介した後、ニューラルネットの基礎と機械学習のコンセプト、そして深層学習固有の理論的アイデアを解説します。後半では、幾つかの簡単な実験結果をお見せしながら、深層学習のさまざまな拡張や応用を紹介します。今回は第一回ということで(!?)、深層学習のモデルの中でも大分前にすでに確立している畳み込みニューラルネット(CNN)を中心に解説します。ただしここ数年で発達した高度な話にも幾つか触れる予定です。講演の後半では、深層学習用ライブラリであるTensorFlow、あるいはTheanoの基本的な考え方と使い方をざっと解説します。
(16:00-17:00) 深層学習を実装しようとしたとき１から自分でコードを書くのも可能ですが、試しに動かしてみたいという方には向いていません。幸運にも近年多くの深層学習用pythonライブラリが存在するため、これらを使えば比較的簡単に深層学習を実装できます。ライブラリの中でもTensorFlowやTheanoに代表される使い方の自由度の高いものと、Kerasなどのいくらか使い方が制約を受けるもののコードが簡単に書けるものがあります。KerasはバックエンドでTensorFlowまたはTheanoを使うため、より柔軟なコードを書きたくなった場合はそちらに移行することも可能であり、さらに日本語の公式ドキュメントが存在するため学習も容易です。今回の講演ではこのKerasの使い方を「明日から使い始められるように」実例を交えながらお話しします。

世話人：
初田哲男（理研 数理創造プログラム / 仁科加速器研究センター)
長瀧重博（理研　長瀧天体ビッグバン研究室 / 数理創造プログラム)
高橋忠幸 (JAXA)
内山泰伸 (立教大学)
主催：理研理論科学連携研究推進グループ (iTHES), 理研 数理創造プログラム (iTHEMS) 
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