Shouno Lab.
庄野研究室は，視覚の情報処理を基盤とした画像処理，機械学習（神経回路モデル，深層学習）といった分野を中心に研究を行っています． 神経回路モデルや機械学習をベースに，計測画像などに対する情報処理技術を日夜開発しています．興味がある方はご連絡ください． 人間や動物の脳がどのような情報処理を おこなっているかは未だ人類にとって未知の領域となっています．これは情報処理の機構が異なっていることに起因していると考えられます．脳は比較的単純な部品であるニューロンと呼ばれる部品からなりたっており，ひとつひとつの ニューロンは高い能力をもっているわけでも精度の高い動作をしているわけもありません．それどころか生体の内部のさまざまな雑音によって非常に不確かな情報処理をせざるをえない状態にあります． ところが，このニューロンが莫大な個数（人間で約１４０億個）集まると人間のように物を視て，言葉を操り，思考を巡らすと
乱雑さを決める時間の対称性を発見 | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）理論科学連携研究推進グループ分野横断型計算科学連携研究チームの横倉祐貴基礎科学特別研究員と京都大学大学院理学研究科物理学宇宙物理学専攻の佐々真一教授の共同研究チームは、物質を構成する粒子の“乱雑さ”を決める時間の対称性[1]を発見しました。 乱雑さは、「エントロピー[2]」と呼ばれる量によって表わされます。エントロピーはマクロな物質の性質をつかさどる量として19世紀中頃に見い出され、その後、さまざまな分野に広がりました。20世紀初頭には、物理学者のボルツマン、ギブス、アインシュタインらの理論を踏まえて「多数のミクロな粒子を含んだ断熱容器の体積が非常にゆっくり変化する場合、乱雑さは一定に保たれ、エントロピーは変化しない」という性質が議論されました。同じ頃、数学者のネーターによって「対称性がある場合、時間変化のもとで一定に保たれる量（保存量）が存在する」という定理が証
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