「機械学習への組合せ論的アプローチ」講演会

本研究は以下の2点を目的とする.
（１）様々な組合せ構造の構成事例からニューラルネットワークを設計し, 実際に訓練データの独立性を高める順序化を行う. 
　　　そしてパフォーマンスの優れた事例に着目し, ニューラルネットワークの組合せ論的な性質を定式化する. 
　　　有限体の理論や, グラフ彩色などの代数的・グラフ理論的手法を用いて, ニューラルネットワークの理論的な構成手法を与え, その性質を分析する.
（２）（１）で定式化した組合せ論的性質をもつニューラルネットワークを実装し, 数学・産業界からの参加者と共同で議論することで, 産業界での実応用を探す.