原田健自 情報学研究科助教、赤松克哉 東京大学特任研究員（研究当時：同博士後期課程学生）、川島直輝 同教授、大久保毅 同特任准教授の共同研究チームは、生成モデリングの代替パラダイムとして、対象確率分布をモデル化する単層非負値適応テンソルツリー（NATT）の構造最適化スキームを提案しました。　本手法では、ネットワーク構造そのものが確率のネットワークという意味を持つため解釈が容易です。　社会のさまざまな面に応用されつつある人工知能や機械学習のベースになる生成モデリングの枠組みとして、現在主流になっているものとは大きく異なる方法となっており、特に多数の要因が絡み合っているような因果関...

原田健自 情報学研究科助教、大久保毅 東京大学特任准教授、川島直輝 同教授は、テンソルネットワーク（TN）をベースとした生成モデルの新しい構築法を提案し、その有効性を示しました。生成モデルはほとんどの場合ニューラルネットワークがベースとして使われており、ネットワーク構造の最適化についてはまだあまり研究が進んでいません。本研究では、ツリー型TNとして表現された波動関数と確率分布の対応関係を利用したボルンマシンを考え、これに対してネットワーク構造最適化を行う生成モデル構成方法（適応的テンソルツリー：ATT）を提案し、その有効性を実証しました。具体例として、株式の騰落パターンのデータからATTによっ...