数学領域のQ2ジャーナル AIMS Mathematics（インパクトファクタ: 1.8, 採択率: 27%, 米国数理科学協会 AIMS Press）から出版された本研究室の論文が、AIMS Mathematics Editor’s Choice articles に選出されました！この選定は、2023年〜2024年にAIMS Mathematicsから出版された約3,300編の論文から、10編が選出されるものです（選出率: 0.3%）。
AIMS Mathematics Editor’s Choice articles は、数学領域で特に注目に値する影響力があり、読者にとって関心の高い研究だと判断されたものが対象となります。
数学経済学、代数的アプローチ、ニューラルネットワーク、関数数値解法アルゴリズムに関するトピックから選出があり、本研究はニューラルネットワーク分野での選出となりました。
本研究は、マルチモーダル深層学習（多数のセンサ信号などを入力とするようなモデル）において、汎化の観点から不要な入力情報を削除し、深層学習を良く汎化させるために必要となる最低限の入力情報を返却するアルゴリズムの提案に関するものです。このアルゴリズムは
(1) 線形オーダー稼働し、計算爆発を起こさない。
(2) なぜその入力が除去されたのかを視覚的に把握することができる。
という2つの特徴があります。興味がありましたら、下記をご覧ください。
タイトル：
Features gradient-based signals selection algorithm of linear complexity for convolutional neural networks
（畳み込みニューラルネットワークのための線形計算量で稼働する特徴勾配に基づく信号選択アルゴリズム）
https://www.aimspress.com/article/doi/10.3934/math.2024041
Editor’s Choice Articles-AIMS Mathematics (published in 2023-2024)
https://www.aimspress.com/math/news/detail/2702
*アイキャッチ画像は、上記URLから引用しています。
