TS03 表現学習とその評価
オーガナイザ
- 久保孝富 氏 (奈良先端科学技術大学院大学)
概要
表現学習は、データの特性や構造を捉える手法として、幅広い分野で注目されてきた。その応用範囲はますます拡大し、汎用性の先にある普遍性をも視野に入れて表現の探求がさらに進んでいる。本セッションでは、表現学習に関する最新技術、応用事例、そして得られた表現を評価するための新しい方法論に焦点を当てる。特に、下流タスク性能に依存しない評価指標や、普遍性・説明可能性を考慮したアプローチに関する議論を促進し、表現学習の可能性を広げるための課題と解決策を探る場としたい。本セッションでは、これらに関連する理論的研究、アルゴリズム開発、応用事例など、多様な視点からの発表を幅広く募集する。
キーワード
- 潜在構造（超球面埋め込みを含む）
- 次元削減（多様体学習・非線形ICAを含む）
- 自己教師あり学習（対照学習を含む）
- 生成モデル
- アライメント
- 位相的データ解析
- 普遍性
- 構成性
- 因果性
- 説明可能性
TS03 招待講演
同定可能な表現学習の理論と方法
講師
佐々木博昭 氏 (明治学院大学)
概要
表現学習における同定可能性は，解釈性や再現性，実用性に直結する重要な課題である．近年，同定可能な表現学習の枠組みとして，非線形独立成分分析（非線形ICA）が注目されており，その目的は複雑なデータの背後にある潜在成分・構造を同定することである．本講演では，非線形ICAを含む同定可能な表現学習の理論的背景とその実践手法を紹介する．