Nature ハイライト：ニューラルネットワークとコンピュータープログラムからなるハイブリッド人工知能 | Nature | Nature Portfolio
学習アルゴリズム：ニューラルネットワークとコンピュータープログラムからなるハイブリッド人工知能 2016年10月27日 Nature 538, 7626 従来のコンピューターアルゴリズムは、インターネット上のワールドワイドウェブ（WWW）やソーシャルネットワークのような、極めて大きく非常に複雑なデータ構造を論理的に処理することができるが、こうした作業のためには人間によるマニュアルでのプログラミングが必要である。一方、ニューラルネットワークはいろいろな例から学習して複雑なパターンを認識できるが、複雑なデータ構造を解析して構築することは難しい。今回A Graves、G Wayneたちはディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター（DNC）と名付けられたハイブリッド学習機械を開発した。DNCは、従来のコンピューターが持つランダムアクセスメモリー（RAM）に似た外部メモリー構造への読み書きがで
古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 | 特集記事 | Nature Careers | Nature Portfolio
古典的統計手法に超高速アルゴリズムを組み合わせ、ビッグデータから新しい事象を見出す統計手法を開発 2013年8月22日 東京工業大学大学院 情報理工学研究科 計算工学専攻 瀬々 潤 准教授 生命科学の研究では、P値（検出された事象が誤りである確率を示す検定値）は発見の信頼性を担保する重要な概念となっており、P値が0.05あるいは0.01といった閾値以下（有意水準とした5％以下あるいは1％以下）であることが必須とされ、論文にも明記することが求められている。 遺伝子の変異を例に取ると、次世代シーケンサーの登場で読み取れる情報が膨大になり、数多くの変異が発見される一方で、変異が少数の場合と同一の基準で調べると、偶発的に生まれる誤発見を含む確率も高くなる。誤発見を避けるためには、データが増えるに従って、P値の計算方法をより精度の高いものにする必要がある。ところが、これまで膨大なデータからP値を精度
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Nature日本語版 Focus：再生医療実現に向けて—幹細胞研究の課題と展望 （ページ1）
