プロフィール
| 所属 | 情報連携学部情報連携学科 情報連携学研究科情報連携学専攻 |
|---|---|
| 専門分野 | 関数方程式、統計解析 |
| 学位 | 博士（理学） |
| 著書・論文等 | Universal approximation property of a continuous neural network based on a nonlinear diffusion equation [Advances in Continuous and Discrete Models] An application of a PDE-based neural network with Bayesian optimization to regression [Proceedings of ICAIIC 2024] |
| 研究キーワード | 機械学習の理論/効果検証法 |
| 研究者情報データベース | 本多 泰理(ホンダ ヒロタダ) |
研究と関連するSDGs
掲載されている内容は2025年度の情報です。
取材に関するお問い合わせ
取材にあたりましては、事前に申請・承認が必要となります。
取材のお申し込みをいただく際は、以下の注意事項をご確認いただき、「取材申請フォーム」に必要事項をご入力ください。
- お申し込みいただいた内容を確認の上、広報課または関連部署の担当者より取材の可否についてご回答いたします。
- 本学の学生は「ToyoNet-G（学務システム）」で教員の連絡先を確認してください。
注意事項
- ご依頼内容により、学内での調整が必要となり、回答にお時間を要する場合がございますのでご了承ください。
- 本学に直接関連のない撮影、ロケーション貸しはお断りいたします。
- 在学生、卒業生および教職員の個人情報に関するお問い合わせには応じることはできません。
- 大学側への事前連絡、承認が無い場合、大学内での取材・撮影活動等はお断りいたします。
- 出版、掲載、放送後は、出版物・掲載紙、DVD等をお送りください。
- 個人での取材お申し込みはご遠慮ください。
プロフィール
| 所属 | 情報連携学部情報連携学科 |
|---|---|
| 専門分野 | 関数方程式、統計解析 |
| 学位 | 博士（理学） |
| 研究キーワード | 機械学習の理論/効果検証法 |
| 研究者情報データベース | 本多 泰理(ホンダ ヒロタダ) |
| 備考 |
掲載されている内容は2025年度の情報です。
プロフィール
| 所属 | 情報連携学研究科情報連携学専攻 |
|---|---|
| 専門分野 | 関数方程式、統計解析 |
| 学位 | 博士（理学） |
| 研究テーマ・キーワード | ・統計科学・数理解析学・情報学基礎論 |
| 研究者情報データベース | 本多 泰理(ホンダ ヒロタダ) |
| 研究指導担当 | M・D |
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