NeoMESeminar ネオMEセミナー
ネオMEセミナー（2024年06月10日15時30分〜）
日時：
2024年06月10日15時30分〜17時00分
（対面/オンライン・日本語）
場所：
名古屋大学 理学部G館 G101（オンサイト）
Zoomミーティング（オンライン）
対象：
学生を含む、大学などの研究機関および研究に関連する会社等で従事されている方
参加登録（オンライン参加の場合必須）：
現地参加は不要
オンライン参加は必須
オンライン参加の場合の登録はこちらからお願いいたします。当日終了まで登録可能です。全ての登録者にzoomミーティングの参加情報が送られます。
本セミナーに参加登録いただいた場合、下記リンク先の秘密保持契約および注意事項に同意いただいたものとみなします。
講演者：
岡本 有司
京都大学医学研究科
演題：
時系列TRANSFORMERの野望
- 深層学習を使用した時系列システムの変遷のまとめ2024年5月まで –
要旨：
現在、深層学習の分野では様々な時系列モデルが栄枯盛衰を極めています。特に、AAAI2023で発表された「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting? Ailing Zeng et al.」は、従来で考えられていたTransformer一強時代に終止符を打ちました。まさに世は、時系列深層学習の戦国時代に突入しています。
この講演では、現在行われている深層学習を用いた時系列モデルを目的別に分類し、その近年の変遷を紹介致します。
なぜ、transformerが使われなくなったのか? Neural ODE登場以降連続時間システムの学習はどう変化したか？突如登場したHippo行列の理論は何なのか？Koopman理論をベースとした深層学習研究はどのような変遷をたどっているのか？
これらの疑問に答えたいと思います。
関連リンク：
ネオMEセミナーについてはこちらからご覧ください。
https://iblab.bio.nagoya-u.ac.jp/about/activities