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A Study on a High Dimensional Feature Selection Framework in the Big Data Era

Research Project

Project/Area Number 17K00227
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Research Field Perceptual information processing
Research InstitutionChiba University

Principal Investigator

Mori Yasukuni  千葉大学, 大学院工学研究院, 助教 (40361414)

Project Period (FY) 2017-04-01 – 2020-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2019)
Budget Amount *help
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2019: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2017: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords特徴選択 / 深層学習 / 特徴抽出 / データマイニング / ビッグデータ / 機械学習
Outline of Final Research Achievements

In this study, I propose a new layer model for feature selection using deep learning, which produces excellent results in various fields. The proposed method adds a layer called a feature selection layer in which units are arranged on a one-to-one basis with each feature to the input layer of the network model used, and performs learning using training data. As a result of learning, it is expected that the weight of the unit corresponding to the feature which effectively acts on the task increases and the weight of the unnecessary feature decreases in the target task. Therefore, by using the value of this weight, it is possible to select effective features for the target task.

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究で提案した特徴選択手法を利用することで,従来の手法では非常に難しかった,超高次元のデータに対しても特徴の選択をすることが可能になった.これにより,例えば,数千を超える特徴集合の中から,注目している識別タスクに有効に作用する重要な特徴を選別することが可能になり,これまで以上に探索的データ解析における新たな知見が得られる可能性を見出した.

Report

(4 results)
  • 2019 Annual Research Report   Final Research Report ( PDF )
  • 2018 Research-status Report
  • 2017 Research-status Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2018 2017

All Journal Article (1 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (5 results)

  • [Journal Article] VARモデルを用いたてんかん患者の発作脳波の伝播経路推定2017

    • Author(s)
      鎌倉伊織,森康久仁,斎藤陽一,原田元,松葉育雄
    • Journal Title

      電子情報通信学会論文誌

      Volume: Vol. J100-A No.8

    • Related Report
      2017 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 深層学習モデルにおける特徴選択層の実装2018

    • Author(s)
      若松浩平,須鎗弘樹,森康久仁
    • Organizer
      第17回情報科学技術フォーラム
    • Related Report
      2018 Research-status Report
  • [Presentation] 混合正規分布を用いた変分自己符号化器による特徴抽出2018

    • Author(s)
      関島優介,森康久仁
    • Organizer
      電子情報通信学会総合大会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] リカレンスプロットによるてんかん発作脳波の規則性解析2017

    • Author(s)
      花待宏典,森康久仁,松葉育雄
    • Organizer
      電子情報通信学会ソサイエティ大会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 複数のテクニカル分析を考慮したRNNによる株価変動予測2017

    • Author(s)
      松永大,森康久仁,松葉育雄
    • Organizer
      電子情報通信学会ソサイエティ大会
    • Related Report
      2017 Research-status Report
  • [Presentation] 混合正規分布を用いた変分自己符号化器モデルの提案2017

    • Author(s)
      関島優介,森康久仁,松葉育雄
    • Organizer
      電子情報通信学会ソサイエティ大会
    • Related Report
      2017 Research-status Report

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Published: 2017-04-28   Modified: 2021-02-19  

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