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高橋 茶子(たかはし ちゃこ)

所属 情報・知能工学系
職名 助教
専門分野 統計的機械学習,情報統計力学
学位 博士(情報科学)(東北大学)
所属学会 日本物理学会
E-mail chako@cs
※アドレスの末尾に「.tut.ac.jp」を補完してください
研究室web https://www.sec.cs.tut.ac.jp/
研究者情報(researchmap) 研究者情報

テーマ1:統計力学的近似理論に基づく統計的機械学習の研究

概要

統計的機械学習で用いられるモデルの一つに、ボルツマンマシンと呼ばれる確率モデルがあります。ボルツマンマシンは物理の統計力学という分野で研究されているイジング模型と密接な関係を持ち、イジング模型を扱うために古くから蓄積されてきた統計力学の知見をボルツマンマシンなどの機械学習の問題に役立てることができることが知られています。現在の研究では、平均場近似と呼ばれる統計力学由来の近似法を用いて、ボルツマンマシンをはじめとした統計的機械学習モデルにおける学習や推論の問題に取り組んでいます。

主な業績

Chako Takahashi, Muneki Yasuda, Kazuyuki Tanaka: Adaptive Thouless-Anderson-Palmer equation for higher-order Markov random fields, accepted.
Chako Takahashi, Muneki Yasuda: Mean-field inference in Gaussian restricted Boltzmann machine, Journal of the Physical Society of Japan, Vol. 85, No. 3, Article No. 034001, pp. 1 – 6, February 2016.

キーワード

平均場近似、ボルツマンマシン

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