講演者：森岡博史先生（理化学研究所 革新知能統合研究センター）

題目： 非線形独立成分分析のアイデアと応用

概要：
　近年の様々な分野におけるデータの大規模化にともない、その背後に隠れたデータの本質的な表現の抽出がますます重要となりつつある。そのようなデータ表現は、解釈性や汎化性などの観点から、そのデータを表す唯一のものであることが望まれ、観測されるデータ分布からそれが実際に同定可能である（同定性を有する）ことが求められる。線形の生成モデルの同定性とその推定法は独立成分分析の分野ですでに多くの知見が得られている一方、生成モデルが非線形の場合にはその理論的保証が困難であることが長く知られていた。そのような中、我々はモデルに時間的な構造を仮定することでその同定性を保証することを可能とし，さらにそれを推定する実用的な深層学習手法を開発してきた。このトークではその基本的なアイデアといくつかの拡張、実データへの応用について紹介したい。

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