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数理科学・AI研究室
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横跨物理、生命与信息,探索数理结构与规律的研究室。

About关于研究室
探索复杂性背后的数理结构与规律。
数理科学・AI研究室横跨物理学、
该研究室运用“对称性”“拓扑”等不依赖于
该研究室从两个方向推进研究:一是从物理学的视角解析AI的机制,
术语说明
- 扩散模型
- 扩散模型:广泛用于图像生成的一种AI机制
- 経路積分
- 路径积分:量子力学中,
根据粒子可能经过的所有路径来计算其行为的费曼方法 - 自己相似性
- 自相似性:即使放大或缩小,
也会出现相似结构的性质 - 拓扑
- 拓扑:研究形状连续变化时仍保持不变的性质的数学分支
- 鲁棒完全适应
- 鲁棒完全适应:即使输入刺激发生变化,
输出也会回到原值的性质
News研究室公告
关于高阶形式对称性与耗散光子的论文发表于 Journal of High Energy Physics
关于广义对称性与自相似逆级串的论文发表于 Physical Review Letters
关于生化网络完全适应的论文发表于 IEEE Control Systems
Research研究课题
数理科学・AI研究室横跨物理学、
※示意图用路径积分理解扩散模型
在ICML2024上发表的研究中,
※示意图从数据中发现自相似性
该研究室基于实验数据,
※示意图用神经网络描述量子系统
该研究室提出了一种映射,
※示意图生化网络的完全适应
该研究室用一般化学反应网络的拓扑,
Members教师
数理科学・AI研究室的成员由教师以及
- 副教授広野 雄士
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
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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机械智能研究室理工学群 工学系统学类为实现“不是人去适应机器,本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图,
- 顶部图片:《Mathematics (cryptography) on a blackboard》 David Malone/CC BY 4.0(裁剪)
- 用路径积分理解扩散模型:《Diffusion with ink》 Zvonimir Lončarić/CC BY-SA 4.0(裁剪)
- 从数据中发现自相似性:《Cauliflower Fractal AVM》 AVM/CC BY-SA 3.0(裁剪)
- 用神经网络描述量子系统:《Artificial Neural Network with Chip》 mikemacmarketing / original posted on flickr Liam Huang / clipped and posted on flickr/CC BY 2.0(裁剪)
- 生化网络的完全适应:《Chemotaxis in bacterial populations》 LivneNir/CC BY-SA 4.0(裁剪)
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(機械知能研究室) :《Unraveling AI Complexity - A Comparative View of AI, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI》 PopovaZhuhadar/CC BY-SA 4.0(裁剪)
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