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超ひも理論（素粒子論）が専門の八井田氏は、スタンフォード大学ブラックホールの研究で博士号を取得。その後MIT、Duke大学にてガラス転移についての研究を続けた後、物理学の知見を機械学習に応用するというユニークなアイデア・研究の実現を行うために機械学習の分野に転身し、現在はFacebook AI Researchにて新たな研究を進めている。

今までの素粒子論・ガラス転移に関する研究についてご紹介していただいた後、このオプティマイザについて簡単な解説をする予定。関係のないこの二つの分野が 、実はヒントが得られる部分があり、そこから八井田氏の現在の機械学習における研究が生まれたのではと期待しています。

参加申し込みは　こちら　より

開催日時　10月4日　金曜日

参加費は$8。軽食つき。学生の参加費は無料。

meetupにて Jin Yamanaka / Ken Okada までご連絡下さい。

その他当日の参加についてはこちらをご参照

◾️アジェンダ

・八井田氏の物理学に関する今までの研究について

・機械学習の基礎原理、確率的勾配降下法 (SGD)

・八井田氏の最近の機械学習研究論文について

職歴
2005年 カリフォルニア大学サンタバーバラ校 創造学部数学科卒業
2011年 スタンフォード大学 物理学科博士課程卒業
2011年 MIT理論物理学研究所 ポスドク研究員
2014年 デューク大学化学科 ポスドク研究員
2018年 Facebook AI Research, Visiting Scientist
2019年 Facebook AI Research, Research Scientist

2005年 Albion Walter Hewlett Stanford Graduate Fellowship 受賞
2011年 JSPS海外特別研究員 採択

”Fluctuation-dissipation relations for stochastic gradient descent”
（八井田氏の論文）
https://arxiv.org/abs/1810.00004

“Scientists Reignite Thirty-Year-Old Debate About Glass With New Calculation” (gizmodo)
https://gizmodo.com/mathematicians-reignite-thirty-year-old-debate-about-gl-1795758857

八井田氏の今までの研究論文 (Google Scholar)
https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=EY0J8s0AAAAJ

“自分で描く人生創造絵図”
https://www.hs.keio.ac.jp/course/graduate/graduate_07.html