AI分野の主要国際会議「NeurIPS 2022」にてテクニカルサポートの京都大学 大学院医学研究科人間健康科学系専攻 ビッグデータ医科学分野 小島 諒介 先生による深層時系列モデルの安定性に関する論文（「Learning Deep Input-Output Stable Dynamics」）が採択されました。
観測された時系列データから安定した深層時系列モデルを学習することは、ロボット工学、物理モデリング、およびシステム生物学において重要な問題です。
この研究では、予期しない刺激やノイズに対してロバスト性を示す入出力安定システムに焦点を当てており、入出力安定性を保証するニューラルネットワークのシステムを学習する方法を提案しました。従来法では難しかった安定性の保証が提案法によって可能になったことを実際のデータを使った評価によって確認しています
下記のリンクが論文ページとなります。
コードは https://github.com/clinfo/DeepIOStability から利用可能です
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