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计算智能系统（合作单元）研究室
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致力于开发既能预测、又能给出解释的机器学习方法的研究室。
About关于研究室
从数据中获得可靠且可解释的知识。
计算智能系统
术语说明
- 高斯过程回归
- 能够同时给出预测值及其不确定性的机器学习回归方法
- 变分
自编码器 - 学习数据背后的潜在因素并能够生成数据的深度学习模型
- 脉冲
（spike） - 神经细胞传递信息时发出的短暂电信号
Research研究课题
以下
※示意图可解释的高斯过程回归
高斯过程回归能够给出准确的预测和不确定性，
※示意图表示神经活动的生成模型
该研究提出了一种将点过程与变分
Members教师
- 合作教授岩田 具治
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
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- 推荐给什么样的学生?
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关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Visualizing Artificial Neural Networks (ANNs) with python library-ANN Visualizer》 Serenechan3／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 可解释的高斯过程回归：《Example of kriging interpolation in 1D》 Antro5／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 表示神经活动的生成模型：《CajalHippocampus (modified)》 original: Santiago Ramón y Cajal (1852–1934) derivative = Looie496／公有领域
（裁剪） - 相关研究室
（計算論的認知神経科学 （連携ユニット）） ：《Anatomical model of human brain, Wellcome L0010009》 Wellcome Images／CC BY 4.0（裁剪） - 相关研究室
（教育情報学 分 野） ：《Future School》 Rasica03／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（大規模データ活用基盤 分 野） ：《Groß und klein》 Friedrich Haag／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（医療健康データ科学 分 野） ：《Medical technician using ultrasound equipment in a clinical setting》 Shixart1985／CC BY 2.0（裁剪）
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