| Project/Area Number |
15K16050
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Research Field |
Intelligent informatics
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| Research Institution | Toyohashi University of Technology |
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Principal Investigator |
Watanabe Kazuho 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 講師 (10506744)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2018: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2015: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | レート歪み関数 / 再構成分布 / イプシロン不感応損失 / ディリクレ過程平均法 / ミニマックス予測 / スパース回帰符号 / 経験ベイズ法 / 一般化事後分布 / 一般化ガウス情報源 / カーネル関数 / 漸近的ミニマックス性 |
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| Outline of Final Research Achievements |
We evaluated the rate-distortion functions of practical loss functions such as epsilon-insensitive distortion measures and those defined with kernel functions, which demonstrate the performance of optimal lossy data compression systems under these distortion measures. We interpreted a recent clustering method to extract latent structure of data and the design of the prior distribution in Bayesian inference through the optimization of latent distributions, and provided their extensions and approximations. We developed a modified latent variable model for an interactive data analysis method based on data visualization, and examined its performance through its applications to some real datasets.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
レート歪み関数は歪み有りデータ圧縮の限界を示すため、イプシロン不感応損失やカーネル関数を用いた損失などの有用性が知られている歪み尺度において、圧縮法の性能評価や改良を与える際の基準が得られた。また、クラスタリング手法やベイズ推論における事前分布の設計において得られた拡張や近似法により、既存手法の個々の問題におけるより柔軟な適用や効率的な計算が可能になった。
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