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21世紀COEセミナー

10月30日(月)-11/2(木)に中之島センターで開催される、下記の2研究会で、Heinz Muehlenbein氏を阪大COEの費用で招待しています。

人工知能学会 第64回 人工知能基本問題研究会(FPAI)
第9回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2006)

開催関係者のご好意により、阪大COEのテーマと関係の深い10/31(火)に限り、無料で参加することができるように手配しました(IBISは、本来参加費が8000円かかります)。

人工知能というよりは、確率、統計物理の情報処理への応用に近いテーマです。数学専攻連携併任の赤穂さん、物理学専攻2006年度集中講義の樺島さんの講演もあります。奮ってご参加ください。

世話役:理学研究科 数学専攻 鈴木譲
日時 2006年10月31日(火)
場所 大阪大学中之島センター 佐治敬三メモリアルホール
1.人工知能学会 第64回 人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI) 2日目
●招待講演その2 (11:00 - 12:00)
講師 樺島祥介(東工大)
題目 「情報統計力学の深化と展開〜情報学でも“More is different"!〜」
概要 「More is different(量が増えれば質が変わる)」とは,対象を細かく分解して調べる要素還元論的方法による物事の理解には限界がある,という趣旨を表す際にモノの科学で用いられる標語です.ミクロな要素の基礎法則が与えられたとしても,それらが沢山集まってできるマクロな集合体の振る舞いは簡単にはわからない.自然の多様性を理解するには,第一に“沢山あること”への着眼が大切であり基礎法則の解明に加えてミクロとマクロを橋渡しする統計力学的なものの見方が不可欠になる.自然科学におけるこのような視点を情報学にも導入しようとする試みが最近盛んになりつつあります.本講演では,簡単な例を交えながら情報学において“沢山あること”を意識することで見えてくる不思議さや面白さについてお話します.
2.第9回 情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2006) 1日目
●オーガナイズド・セッション「確率モデルと集団最適化」(13:00 - 15:45)
1 赤穂昭太郎(産総研)「確率モデルと集団最適化入門」
2 伊庭斉志(東大)「確率的学習と進化論的手法の統合」
3 鈴木譲(阪大)「GAにおける交差や突然変異の役割は本質的ではない」
●特別講演(16:00-17:00) 司会:麻生英樹(産総研)
講師 Heinz Muehlenbein (Fraunhofer Institut Autonomous intelligent Systems)
題目 Estimation of Distribution Algorithms and Induction
概要 Estimation of Distribution Algorithms (EDA) have been proposed as an extension of genetic algorithms. In this paper the major design issues of EDA's are discussed within a general interdisciplinary framework, the maximum entropy approximation. Our algorithm FDA assumes that the function to be optimized is additively decomposed (ADF). The interaction graph GADF is used to create exact or approximate factorizations of the Boltzmann distribution. The relation between FDA factorizations and the MaxEnt solution is shown. We also discuss LFDA which learns a Bayesian network from data and the Bethe-Kikuchi approximation.

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