熊本大学 研究シーズ|
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研究キーワード：熊本大学における「ニューラルネット」 に関係する研究一覧：2件
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発表日：2026年5月13日
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深層事前分布に基づくグリッド除去技術による 軟X線角度分解光電子分光の抜本的高効率化
~エネルギー分解能を損なわない高速/高精度観測環境を構築~
公益財団法人高輝度光科学研究センター(JASRI)の山神 光平 研究員は、横山 優一 研究員および中村 哲朗 技術員、電気通信大学の庄野 逸 教授および住谷 祐太 氏(当時: 博士前期課程学生)、熊本大学の水牧 仁一朗 教授とともに、大型放射光施設SPring-8※1の軟X線固体分光ビームライン BL25SUで稼働しているマイクロ集光軟X線角度分解光電子分光システム(μSX-ARPES)に、独自開発した「深層事前分布に基づくグリッド除去法」(DPDM)※2を統合することで、従来のエネルギー分解能を損なうことなく超高効率なμSX-ARPES測定が行...
キーワード：電気通信/オープンアクセス/ニューラルネットワーク/畳み込みニューラルネットワーク/スペクトル解析/コヒーレント/バンド構造/角度分解光電子分光/光電子分光/高エネルギー/高温超伝導体/重い電子/重い電子系/超高エネルギー/超伝導ギャップ/超伝導体/銅酸化物/銅酸化物高温超伝導体/非平衡/SPring-8/イオン化/ノイズ/軟X線/放射光/X線分光/スペクトル/磁場/超伝導/光イオン化/光電子分光法/電子分光/高温超伝導/酸化物高温超伝導体/磁性半導体/真空紫外光/軟X線分光/持続可能/分光測定/持続可能な開発/電子構造/ダイナミクス/ニューラルネット/マイクロ/結晶欠陥/高効率化/酸化物/半導体/分解能/SPECT/高分解能/トレーニング
他の関係分野：情報学数物系科学化学工学
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発表日：2025年4月22日
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革新的なディープラーニングモデルを開発 ENDNet
サブグラフマッチングのための余分ノード判定ネットワーク
熊本大学大学院自然科学教育部 城谷昌季 博士前期課程学生、熊本大学大学院先端科学研究部 尼﨑太樹 教授、木山真人 同助教らの研究グループは、グラフデータから特定のパターンを高精度に検出する革新的な機械学習のディープラーニングモデル「ENDNet」を開発しました。【取組内容】 本研究では、大きなデータグラフ内から特定のクエリグラフ（パターン）を見つけ出す「サブグラフマッチング」の課題に取り組み、余分なノード（節点）を検出・中和する新たな手法を提案しています。従来のグラフニューラルネットワーク（GNN）では、データグラフ内の余分なノードや接続がマッチング精度を低下させる問題...
キーワード：コンピュータビジョン/マッチング/特徴抽出/アルゴリズム/オープンデータ/グラフニューラルネットワーク/タスク/ディープラーニング/ニューラルネットワーク/ネットワーク解析/ネットワーク分析/機械学習/最適化/自然言語/自然言語処理/情報検索/言語処理/複雑性/グラフ理論/分子構造/持続可能/持続可能な開発/アブレーション/ニューラルネット/創薬
他の関係分野：情報学複合領域数物系科学化学工学