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機械学習,情報理論,統計力学の観点から広い意味での情報工学(信号処理,最適化,誤り訂正符号,ネットワーク科学,統計的機械学習等)の研究をしています.


特にランダムに作られる問題やシステムの平均的な性質やそれらに対する効率的かつ高性能なアルゴリズムの提案,解析に興味があります.


より具体的には,
  • 深層学習 (特に深層展開) を用いた最適化,無線通信,信号処理に対する学習可能アルゴリズムの提案
  • 組合せ最適化問題の典型的な困難さや近似アルゴリズムの典型的な近似性能の解析
  • 統計的推論問題における効率的近似アルゴリズム(確率伝搬法等)の提案と性能解析
  • ランダムなネットワーク上の相転移現象
  • 誤り訂正符号(LDPC符号)の解析
  • モンテカルロ法や量子(模擬)計算による最適化・サンプリング
などが挙げられます.
深層展開 (deep unfolding) に関する解説記事はこちら(日本語;フリー)


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