AI4Sセミナーシリーズ「Structured representation learning: tensor network principles toward scalable and reliable AI」 Qibin Zhao（理研AIP）による講演

理研AIPのAI for Science（AI4S）セミナーシリーズの一環として、Qibin Zhao氏（理研AIP チームディレクター）がテンソルネットワークの原理に基づく構造化表現学習について講演します。テンソルネットワーク（TN）は高次元テンソルを低次元テンソルのネットワークへ分解する手法で、量子物理学、高性能計算、応用数学に起源を持ちます。 本セッションでは、TN技術を機械学習に応用する最近の進展を、基本原理とアルゴリズムの観点から紹介します。深層学習モデルにおける効率性、頑健性、スケーラビリティの課題に焦点を当て、よりスケーラブルで信頼性の高いAIの構築を目指します。 セミナーはハイブリッド形式で16:00から17:30（JST）まで行われます。対面参加はAIP研究者に限定されるため、外部参加者はオンラインで参加します。