Department of Information and Mathematical Science
研究キーワード
ニューラルネットワーク
,クリフォード代数
,特異点
,四元数
,複素数
経歴
2024年4月
-
現在
東京女子大学 現代教養学部 数理科学科 情報数理科学専攻 教授
2023年4月
-
2024年3月
東京女子大学 現代教養学部 数理科学科 数学専攻 教授
2020年4月
-
2023年3月
立教大学大学院 人工知能科学研究科 特任教授
2001年4月
-
2021年3月
国立研究開発法人 産業技術総合研究所
2006年4月
-
2008年3月
大阪大学大学院 理学研究科 数学専攻 招聘教授
学歴
1983年4月
-
1985年3月
筑波大学大学院 修士課程 理工学研究科
1979年4月
-
1983年3月
筑波大学 第一学群自然学類 数学主専攻
論文
Tohru Nitta   
NEURAL COMPUTATION 27(5) 1120-1141 2015年5月 [査読有り]
This letter investigates the characteristics of the complex-valued neuron model with parameters represented by polar coordinates (called polar variable complex-valued neuron). The parameters of the polar variable complex-valued neuron are unidenti...
Tohru Nitta   
Journal of Computer and Communications 2(1) 27-32 2014年 [査読有り]
Tohru Nitta   
International Journal of Advanced Computer Science and Applications 5(7) 193-198 2014年 [査読有り]
Tohru Nitta   
Proceedings of the 6th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, ICAART2014-Anger 1 526-531 2014年 [査読有り]
In this paper, the characteristics of the complex-valued neuron model with parameters represented by polar coordinates (called polar variable complex-valued neuron) are investigated. The main results are as reported below. The polar variable compl...
Tohru Nitta   
NEURAL NETWORKS 43 1-7 2013年7月 [査読有り]
Most of local minima caused by the hierarchical structure can be resolved by extending the real-valued neural network to complex numbers. It was proved in 2000 that a critical point of the real-valued neural network with H - 1 hidden neurons alway...
書籍等出版物
T. Nitta(担当:分担執筆, 範囲:"N-Dimensional Vector Neuron and Its Application to the N-Bit Parity Problem", pp.59-74)
Wiley-IEEE Press 2013年
T. Nitta(担当:分担執筆, 範囲:"Widely Linear Estimation with Geometric Algebra'', pp.293-308)
Pennsylvania, Information Science Reference, USA 2013年
T. Nitta(担当:分担執筆, 範囲:"Ability of the 1-n-1 Complex-Valued Neural Network to Learn Transformations'', pp.566-596)
Pennsylvania, Information Science Reference, USA 2011年
Tohru Nitta(担当:編集)
Information Science Reference, Pennsylvania, USA 2009年2月 (ISBN:9781605662145)
T. Nitta(担当:分担執筆, 範囲:"Complex-Valued Neural Network and Complex-Valued Back-Propagation Learning Algorithm'', pp.153-221)
Elsevier, Amsterdam, The Netherlands 2008年
講演・口頭発表等
新田徹   
東京女子大学学会 数学部会 2022年12月7日 [招待有り]
大河勇斗   新田徹   
東北大学 電気通信研究所 共同プロジェクト研究会 「高次元・時空間ニューロダイナミクスとそれに基づくシステム構築への展開」 2022年3月7日
MISC
新田 徹   
電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報 112(480) 7-12 2013年3月
本稿は,階層構造に基づいた危点を持たないニューラルネットワーク(NN)を実現しようとする試みである.まず,実NNおよび複素NNが階層構造に基づいた危点を持だないための十分条件を導く.次に,その十分条件の応用として,高次元NNをそれと等価な実NNあるいは複素NNに分解することによって,階層構造に基づいた危点を持たない実NNおよび複素NNが構成できることを示す.
新田 徹   
計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers 51(4) 384-389 2012年4月
新田 徹   
電子情報通信学会誌 = THE JOURNAL OF THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFOMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS 87(6) 450-453 2004年6月
本稿では,複素ニューロンの計算能力の一端を紹介する.まず,通常の実数型の単一ニューロンでは解くことができない排他的論理和問題(XOR問題)と対称性検出問題を,単一複素ニューロンを使って解くことができることを示す.その際,複素ニューロンの決定表面が直交した二つの超平面から構成されていることを利用する.次に,具体的な応用例として,通信分野におけるフェージング等化問題が単一複素ニューロンを使うことによって,うまく解けることを示す.その際にも直交した決定表面がうまく活用される.
新田 徹   
電子情報通信学会誌 83(8) 612-615 2000年8月
田中 敏雄   西田 健次   稲吉 宏明   新田 徹   
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング 100(96) 41-48 2000年5月
扁桃体の情動の機能と海馬の連合機能を結び付けたニューラルネットワークによる情動・記憶モデルを提案する。扁桃体では、感覚器からの入力に対して価値判断が行われ、好き/嫌いの情動が発現する。一方、海馬では、感覚器からの入力からオブジェクトの学習/認識が行われる。扁桃体と海馬を情動を介して結び付けることにより、オブジェクトに対しても好き/嫌いの情動が発現することを計算機シミュレーションによって示す。