生成モデルは、工学上の一つ重要なテーマで、ある系のサンプルを、擬似的に実現する方式のことです。生成モデルを探求することは、系の本質を捉え、それを実現する学習器の能力を吟味し、その構成を再考することにつながります。研究室では、マルコフモデル、文法的モデル、Simon生成過程など既存のモデルに加え、複雑系ネットワーク上のランダムウォーク、AutoencoderやAdversarialなど深層学習生成モデルも含め、複雑系を包括的に再現する試みを行っています。
参考文献
- Kumiko Tanaka-Ishii and Tatsuru Kobayashi. Taylor’s law for linguistic sequences and random walk models. Journal of Physics Communications, 2018, 2.11: 115024. [link]