Development of Machine Learning Framework Based on Structure Optimization of Computational Graph

Research Project

Project/Area Number	20H04240
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Single-year Grants
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Yokohama National University
Principal Investigator	白川真一横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 准教授 (90633272)
Project Period (FY)	2020-04-01 – 2023-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help	¥17,160,000 (Direct Cost: ¥13,200,000、Indirect Cost: ¥3,960,000) Fiscal Year 2021: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000) Fiscal Year 2020: ¥5,200,000 (Direct Cost: ¥4,000,000、Indirect Cost: ¥1,200,000)
Keywords	機械学習 / 知識獲得 / 構造最適化 / 計算グラフ
Outline of Research at the Start	現在の深層学習は，内部処理の解釈が困難，演算量やメモリ使用量が膨大でリソース効率が悪い，といった課題を抱えている．本研究では，処理内容が解釈可能な演算ユニットからなる計算グラフの構造を学習することで，これらの課題を解決する新しい機械学習フレームワークを開発する．開発する方式では，各演算ユニットの役割が解釈容易かつパラメータ数が削減されるため，内部処理の解釈性やリソース効率の改善が期待できる．さらに，構造学習の効率を高める学習方式を開発し，深層学習に匹敵する性能の実現をねらう．本研究は，深層学習を社会実装する際にボトルネックになっている課題の解決につながると考えられる．