学術報告：先進最適追跡と神経ネットワーク評価技術の統合による非対称制約ゼロサムゲームの研究 背景と研究課題 現代の制御分野において、ゲーム理論は、少なくとも二人のプレイヤーの相互決定問題を含む、知的意思決定者間の競争と協力を研究する数学モデルである。近年、微分ゲームは制御分野でますます注目を集めている。複雑な外乱システムの最適制御問題に直面する際、通常これをゼロサムゲーム（Zero-Sum Game, ZSG）と見なす。システムの制御問題が異なる制御戦略を含み、外乱がない場合、非ゼロサムゲーム（Non-ZSG）と呼ばれる。しかし、実際のシステムには様々な外乱が存在するため、外乱がシステム性能に与える影響を軽減するために、ZSG問題をさらに考慮することが非常に重要である。 特に連続時間（Con...

論文の背景と研究目的 強化学習（Reinforcement Learning, RL）は近年、人工知能分野で非常に活発かつ変革的な分野となっており、その目的はエージェントと環境との相互作用を通じて累積報酬を最大化する能力を実現することです。しかし、実際にRLを応用する際にはベルマン誤差（Bellman Error）の最適化という課題が直面しています。この誤差は深層Q学習などの関連アルゴリズムで特に重要で、従来の方法は主に平均二乗ベルマン誤差（Mean-Squared Bellman Error, MSELoss）を標準の損失関数として使用しています。ただし、ベルマン誤差が正規分布に従うという仮定は、RL応用における複雑な特性を過度に単純化している可能性があります。したがって、本論文はRL訓練...

在データ取得技術の絶え間ない発展によって、多様な特徴を含む大量の高次元データを取得することが非常に容易になっています。例えば、画像やビジュアルデータなどがそうです。しかし、従来の機械学習方法、特にベクトルや行列に基づく手法は、次元の災害、計算の複雑度の増加、およびモデルの過適合といった課題に直面しています。これらの問題を解決するために、テンソルという多次元配列の表現方法がベクトルや行列よりも柔軟性が高く、高次元データをうまく処理できるため、テンソルに基づく機械学習手法が学術研究の焦点となっています。 サポートテンソルマシン (Support Tensor Machine, STM) は効果的なテンソル分類手法であり、サポートベクトルマシン (Support Vector Machine, S...

結合されたニューラルネットワークにおける断続的ランダム摂動下での高速同期制御および暗号化・復号化の応用 一、背景および研究動機 近年、ニューラルネットワークはデータ分類、画像認識、組合せ最適化問題など様々な分野で広く応用されています。ニューラルネットワークの構造と性能に関して、決定論的ニューラルネットワークとランダム性ニューラルネットワークに分けることができます。多くの研究は、ノイズ摂動を加えたランダムニューラルネットワークが決定論的ニューラルネットワークよりも優れた動的特性を示すことを明らかにしています。これは、ランダム摂動を持つネットワークを構築することにより、実際のニューラルネットワークのモデルをよりリアルに模擬することができるためです。しかし、現在の多くのニューラルネットワークの研究...

モンテカルロ木探索と多様体正則化に基づく3D/2D血管レジストレーションの研究 インターベンショナル血管手術では、術前のコンピュータ断層血管造影（CTA）画像を術中のデジタル減莢血管造影（DSA）画像に投影することにより、DSAナビゲーションの不足を補うことができます。これには深部情報の不足や有毒な造影剤の過剰使用などが含まれます。これらの技術の中で、3D/2D血管レジストレーションがキーステップとなります。本研究では、血管マッチングに基づく3D/2Dレジストレーション手法を提案します。 一、背景と研究動機 デジタル減莢血管造影（DSA）は、低侵襲インターベンショナル血管手術に使用される主要なイメージング手法であり、関心のある血管腔への造影剤注入によって2D画像を得ます。DSAは高い空間およ...

グラフニューラルネットワークに基づくグラフ最適化問題解決フレームワーク 背景と研究動機 制約充足問題（CSPs）および組み合わせ最適化問題（COPs）を解決する際、バックトラック法と分枝ヒューリスティックの組み合わせが一般的です。特定の問題に対して設計された分枝ヒューリスティックは理論上効率的ですが、その複雑さと実装の難しさのために実用化が制限されています。一方で、汎用的な分枝ヒューリスティックは適用範囲が広いものの、通常は最適性能を示しません。本稿の著者は、分枝ヒューリスティックにシャノンエントロピー（Shannon Entropy）を導入することで、汎用性と特定性のバランスを取る新しい解決フレームワークを提案しました。具体的には、グラフニューラルネットワーク（GNN）モデルを使用して、確...

情報密度の高い言語はより速い通信速度を持つが会話の幅は低い 背景紹介 人類の言語は情報のエンコード方法において広範な差異があり、これらの差異は一部の限定された意味領域（時間、空間、色、人類の身体部位や活動など）について多くの研究が行われてきました。しかし、グローバルな意味情報構造およびその人類のコミュニケーションとの関係については、深い研究がありません。著者らはまず、約1000種類の言語サンプルを越えて、言語が情報エンコード密度において大きな差異を示すことを明らかにしました。次に、情報密度の高い言語がどのような方法で意味情報の配置をより密集させるかを探りました。最後に、言語情報密度とコミュニケーションモードの関係を追跡し、情報密度の高い言語はより速いコミュニケーションを行う傾向にあるが、会話...