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近傍宇宙の構造を探るためのニューラルネットワークの利用

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田中専務

拓海先生、最近うちの部下が「機械学習で大量データを解析すべきだ」と言い出して困っているんです。そもそも論文がどんな事を示しているのか、要点だけ教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は結論を一言で言うと、ニューラルネットワークを使えば光学観測だけのデータから天体の距離や大まかな分類を大規模に推定できる、という成果を示しているんですよ。

田中専務

なるほど。で、具体的にはどんなアルゴリズムを使っているんですか。正直、数学やプログラミングの細かい話は苦手でして。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。まずは多層パーセプトロン（MLP: MultiLayer Perceptron）という

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
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