愛媛大学データサイエンスセンターの石川勲特定助教らの研究グループの研究成果論文がNeurIPS 2020において、"Oral"発表として採択されました。

愛媛大学データサイエンスセンターの石川勲特定助教は研究グループは、Couplingによる可逆ニューラルネットが高い表現力を持つことを数学的に証明しました。Couplingによる可逆ニューラルネットは近年のニューラルネットアーキテクチャーとして非常に有力なものであり、経験的に高い表現力を持つことが知られており、その理論的な解明が期待されていました。本研究結果ではその問題に解決を与えたことになります。

本研究では数学における微分幾何学において発達した微分同型群の構造定理を援用し、ニューラルネットの理論解析に斬新かつ普遍的な手法を構築したことを評価されました。本研究の帰結として、既存の可逆ニューラルネットワークの性能評価や新たな可逆ニューラルネットワークアーキテクチャーの表現力保証が可能となります。

この研究成果は、2020年12月7日(米国太平洋時間)から開催された、人工知能技術に関する国際トップ会議 "Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems"(NeurIPS 2020)において“Oral”発表の枠で採択されました。NeurIPS2020では9454件が投稿・査読され、その内1900件が採択されましたが"Oral"発表は採択論文の上位約1.1％、105本のみが選ばれます。

本研究の研究グループのメンバー（敬称略）は石川勲（愛媛大学・理研）、手嶋 毅志（東京大・理研）、東條広一（理研）、大野健太（東京大・PFN）、池田正弘（理研）、杉山将（東京大・理研）であり、筆頭著者は石川勲氏と手嶋毅志氏です。