rogyzemi4th by nikku12312

2. 情報統計力学とは？

3. 情報科学統計力学
確率推論
画像処理
信号処理,機械学習….
磁性体
似ている！！
熱力学

4. 情報科学の確率推論
情報,知識を確率モデルで表し、ベイズの公式を元に推論！
ベイズの公式
既知の知識
データから
得られた情報
データの分布
データによって
得られる知識

5. 情報科学の確率推論の難しさ
ベイズの公式
既知の知識
データから
得られた情報
データの分布
データによって
得られる知識
既知の知識ってどうする？
データ量がメチャクチャ多い！ どんな知識も使っていいの？
まともに計算出来ない！

6. そこで物理

7. 既知の知識はどうするの？
物理的に正しい知識(理論)がある
データ量がメチャクチャ多い！
まともに計算出来ない！
統計物理は10^23個の粒子を扱ってきた

8. 「情報科学」の問題を
「物理(統計力学)」の知識で解決！
情報統計力学

9. 工大祭では何やったの？
連想記憶(Hopfield模型)

10. 工大祭展示中……
ニックさん、この展示って子供に
理解できないんじゃないっすか（笑）
悔しいがこいつの指摘は正しい

11. じゃあ、
そもそも連想記憶って？

12. 連想記憶：
「鍵」となる情報から「答」を思い出すこと
を目的としたニューラルネットワーク
✌('ω')｡o(????????????)
✌ ✌ ✌('ω') ✌ ✌ ✌
なんだこれ……? ﾏﾝﾄﾞﾘﾙ!!!!!!!!!

13. ニューラルネットワークって？

14. ニューラルネットワーク：
人間の脳の仕組みっぽいネットワークモデル
- 出力がからみ合って伝搬していく
- 脳神経科学,情報科学

15. Hopfield Model って？

16. 統計物理学における「IsingModel」の
相互作用をHebb則にて与えた記憶のモデル
(ニューラルネットワークであるとも言える)

17. Hopfield Model は何が嬉しいの？
厳密な解が出せる(=統計物理の知見)
温度T
連想パターンの比α
強磁性相
想起相
スピングラス相

18. Hopfield Model を実装してみよう！

19. プログラムの仕組み
事前準備
枚の白黒埋め込み画像
相互作用
入力画像
(埋め込み画像をノイズ加工したものなど)

20. プログラムの仕組み
平均場近似による画像推定
逆温度
推定画像からの入力画像推測
オーバーラップ
統計物理で出てくる近似解法を利用

21. 埋め込み画像
比較
平均場近似入力推定画像

22. 結果

23. 6枚の埋め込み画像

24. ノイズをかけた入力からの復元

25. 手書き図入力からの復元

26. 手書き図入力からの復元

27. 虫穴破損データ入力からの復元(ギリギリ)
似てる

28. すろさんの描いた入力は下手すぎて復元失敗

29. 参考文献
スピングラス理論と情報統計力学著:西森秀稔岩波書店