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点群に対する位相的ニューラルネットワークの研究

西川 直輝

（指導教員：山西 健司 教授／ 数理情報第6研究室）

資料PDF（nishikawa.pdf）
研究概要

提案手法で学習される重み関数の例
パーシステントホモロジーによる位相的特徴量を組み込んだ機械学習手法の性能は，フィルトレーション（空間の増大列）に大きく依存する．本研究では，点群データのフィルトレーションをパーシステントホモロジーの微分可能性に基づいて学習することで，データ・タスクに適した位相的特徴の抽出を可能にする枠組みを提案した．
修論の感想

先生方や研究室の先輩方の支えもあり，研究活動や論文の執筆を通して多くのことを学ぶことができました．

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ISTyくん

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