2024/05/23 更新

写真b

タキ マサト
瀧 雅人
TAKI Masato
*大学が定期的に情報更新している項目(その他は、researchmapの登録情報を転載)
所属*
人工知能科学研究科 人工知能科学専攻 博士課程前期課程
理学部 物理学科
人工知能科学研究科 人工知能科学専攻 博士課程後期課程
職名*
准教授
研究テーマ*
  • 深層学習の基礎研究を通じて、その成功の背後にあるメカニズムを明らかにし、より良い手法へ改善することを目指している。例えば、より説明性の高い深層学習アーキテクチャをデザインすることでデータから科学的な知識を抽出したり、あるいは敵対的事例などの深層学習の未解明な部分の研究を行っている。また、深層学習を使って医療や神経科学などのサイエンスにおけるデータを分析したり、機械学習・深層学習を産業へ応用する社会実装なども行っている。【略歴】2004年東京大学理学部物理学科卒業。2009年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。2009年から2012年まで京都大学基礎物理学研究所博士研究員。その後、理化学研究所 基礎科学特別研究員、数理創造プログラム(iTHEMS)上級研究員を経て現職。

  • 学内職務経歴*
    • 2022年4月 - 現在 
      人工知能科学研究科   人工知能科学専攻 博士課程前期課程   准教授
    • 2022年4月 - 現在 
      人工知能科学研究科   人工知能科学専攻 博士課程後期課程   准教授
    • 2021年4月 - 現在 
      理学部   物理学科   准教授
    • 2021年4月 - 2022年3月 
      人工知能科学研究科   人工知能科学専攻修士課程   准教授
    • 2020年4月 - 2021年3月 
      人工知能科学研究科   人工知能科学専攻修士課程   特任准教授
     

    共同研究・競争的資金等の研究

    • 深層学習の数理と応用

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 

      田中 章詞, 唐木田 亮, 瀧 雅人

      詳細を見る

      2022年6月 - 2027年3月

      課題番号:22H05116

      配分額:101010000円 ( 直接経費:77700000円 、 間接経費:23310000円 )

      researchmap

    • ランダム行列の数理によるディープラーニングの有効性の解明

      日本学術振興会  科学研究費助成事業 

      瀧 雅人

      詳細を見る

      2017年6月 - 2020年3月

      課題番号:17K19989

      配分額:6240000円 ( 直接経費:4800000円 、 間接経費:1440000円 )

      深層学習の高い性能(汎化性能)の起源は大きな謎であるが、それに数理的・応用的なアプローチで取り組むことが目標であった。本助成事業で整備できた計算機環境によって、深層学習に関する様々な計算機実験を行うことができた。その結果、深層学習の性能向上に寄与する実践的なノウハウを蓄積することができた。そのノウハウを活用し、実験科学のデータなどに対して、機械学習の長所を生かした応用研究を行うことができた。その際には計算機実験による実務的な側面も重要であったが、数理的解析による機械学習モデルの改良・調整も大きな役割を果たした。

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