| Project/Area Number |
21K13845
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 12040:Applied mathematics and statistics-related
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| Research Institution | Osaka Institute of Technology |
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Principal Investigator |
地嵜 頌子 大阪工業大学, 情報科学部, 講師 (90778250)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
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| Keywords | ブロックデザイン / 実験計画法 / SBBD / ドロップアウトデザイン / DSS / 巡回差集合族 / 完全グラフ |
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| Outline of Research at the Start |
多くの利用者が複数のメディア (音声・文字・映像など) での通信を同時に, かつ, 快適に行うという通信技術の発展には, より実用的な通信符号を構成することが不可欠である. 区切りなし符号や光直交符号と呼ばれる符号は, 組合せデザインの一種である巡回差集合族や差集合を用いて構成できる.
本研究では巡回差集合族の様々なパラメータでの構成及び, その応用に関する研究を行う.
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年度は, 巡回差集合族と関連した構造を持つ組合せデザインの提案及び, 既存デザインの応用研究に費やした.
具体的には, 完全二部グラフの部分グラフに関する組合せ構造(spanning bipartite block design)の提案と構成法に関する研究, および, 深層学習に用いられるドロップアウトデザインの構成法の提案とその有用性に関する実証実験を行った. 主な研究成果は以下の通りである.
(1) 前年度に引き続き, 完全二部グラフの部分グラフに関する組合せ構造 Spanning Bipartite Block Design(SBBD) のいくつかの構成法を示した. また, SBBDを実験計画法に適用した際に, その計画行列がA-最適となる条件について示した. この成果は国際論文誌に投稿中である. 加えて, E-最適となるSBBDの条件について示し, いくつかの構成法を検討した. これらの成果について, 日本数学会 秋季総合分科会及び年会での口頭発表を行なった.
(2) ドロップアウトデザインを用いた深層学習の計算機実験を行った. 具体的には, ドロップアウトデザインとドロップアウト法それぞれの方法で正則化を行った多層ニューラルネットワークの全結合層に対して, 訓練時の性能及びテストデータ使用時の汎化性能を評価した. データセットはCIFAR-10を使用した. この成果を国内の組合せ論の会議において発表した.
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
2022年度は, 前年度に国際雑誌に投稿した研究成果論文が不採択となったため, その論文の内容検討・修正及び, 新たな成果事項の追記に多くの時間を費やした. 2022年度に新たに得られた結果を含め, 2本の論文に再編し国際雑誌への投稿準備を行なった. うち一本は年度内に投稿済みである. 次年度も引き続き研究を発展させるとともに, 論文投稿の準備を行なっていく.
また, 前年度に「デザインの有用性に関する実証実験については, 強い有用性を主張できる十分な結果を得られていない. これに関しても引き続き様々な条件での実験を行っていきたいと考える.」としていたが, 2022年度も有用な実証実験結果を得ることができなかった. これについては, プログラムの内容や, 使用している計算機器, また, 理論と実際の挙動の差異等について検討する必要があると考えている.
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| Strategy for Future Research Activity |
2023年度は, 引き続き, 完全二部グラフの部分グラフに関する組合せ構造(spanning bipartite block design)の提案と構成法に関する研究を発展させていく.
また, 深層学習に用いられるドロップアウトデザインの構成法の提案とその有用性に関する実証実験についても並行して検討する.
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