こんにちは.人工知能研究所 自律学習PJの池です.富士通研究所では「データの幾何学的形状」をとらえる位相的データ解析(トポロジカルデータアナリシス; TDA)について,フランスの国立研究機関であるInriaと共同研究を行っています.今回は,共同研究成果に関する論文がAI分野の主要な国際会議であるICML2021およびIJCAI2021に採択されたので,それらの内容について概要を説明します.
TDAに関する富士通研究所の研究成果や応用例についてはWEBサイトFujitsu's TDA Technologiesで紹介しています.ご興味ある方はこちらのWEBページも見ていただけますと幸いです.
対象論文
- (1) Optimizing persistent homology based functions 論文リンク
- Mathieu Carrière, Frédéric Chazal, Marc Glisse, Yuichi Ike, Hariprasad Kannan, and Yuhei Umeda
- The 38th International Conference on Machine Learning (ICML2021)
- (2) Topological Uncertainty: Monitoring trained neural networks through persistence of activation graphs プレプリントのリンク
- Théo Lacombe, Yuichi Ike, Mathieu Carrière, Frédéric Chazal, Marc Glisse, and Yuhei Umeda
- The 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2021)