AI（人工知能）の世界最高峰の国際会議「AAAI-24」に採択～フーリエ変換を使った新しい画像認識手法を開発～

・コンピュータビジョン：コンピュータに画像の認識や処理を行わせる分野。

・注意機構：深層学習モデルが重要な情報を自身で判断して、そこに注意を集中させてデータを理解する仕組み。生物が重要な情報だけに注意を向けて、対象を認識する様子の模倣。

・畳み込み：局所的な情報を集約することで、画像などから情報抽出をする手法。一種のフィルタリング。

・畳み込みニューラルネット：畳み込みを使った画像に特化したニューラルネット。

・フーリエ変換：音声や画像のような信号を異なる周波数の成分に分解する数学的手法。

・高速フーリエ変換：フーリエ変換を効率的に計算するアルゴリズム。


■論文情報


・論文タイトル：FFT-based Dynamic Token Mixer for Vision

・著者：Yuki Tatsunami, Masato Taki

・論文リンク： https://arxiv.org/abs/2303.03932


■人工知能科学研究科 瀧雅人研究室について
　瀧雅人研究室では、これからのAIの応用を支える深層学習の基礎から応用までを幅広く研究しています。本成果以外にも、2022年には機械学習分野の国際会議「NeurIPS 2022」に論文が採択されるなどの成果を残しています。


▼本件に関する問い合わせ先
立教大学総長室広報課
メール：[e-mail]


【リリース発信元】 大学プレスセンター https://www.u-presscenter.jp/