Machine learning theory based on structure of signal space and its application
| Project/Area Number |
18300057
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Perception information processing/Intelligent robotics
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
YAMASHITA Yukihiko Tokyo Institute of Technology, 大学院・理工学研究科, 准教授 (90220350)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
SUGIYAMA Masashi 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 准教授 (90334515)
TANAKA Toshihisa 東京農工大学, 大学院・共生科学技術研究院, 准教授 (70360584)
WASHIZAWA Yoshikazu 独立行政法人理化学研究所, 脳信号処理研究チーム, 研究員 (10419880)
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| Project Period (FY) |
2006 – 2008
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2008)
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| Budget Amount *help |
¥16,810,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥2,310,000)
Fiscal Year 2008: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2007: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000)
Fiscal Year 2006: ¥6,800,000 (Direct Cost: ¥6,800,000)
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| Keywords | 信号空間の構造 / Mahalanobis 計量 / 幾何学的局所等方独立 / 非対称カーネル法 / 共変量シフト / コミッティ機械 / ブラインド信号抽出 / 多様体 / 汎化能力推定 / 脳信号処理 / マハラノビス計量 |
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| Research Abstract |
パターン認識などの知的情報処理の精度にブレークスルーをもたらす非線形な信号空間の構造の利用に関して, Riemann 多様体を使って信号空間の構造を表現するMahalanobis 計量, カーネル法を拡張した非対称カーネル法, 構造が時間と共に変化していく場合における学習法, 多様体上で最適化問題を解くためのアルゴリズム, 分散構造を用いたブラインド信号抽出法に関して研究を行い, 新たな知見を得た。さらにその成果をパターン認識, 脳信号処理などの様々な問題に適用し, その有効性を確認した。
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Report
(4 results)
Research Products
(58 results)
