深層展開に基づく信号処理アルゴリズム構築論の深化と展開
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22H00514
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
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| Research Institution | Nagoya Institute of Technology |
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Principal Investigator |
和田山 正 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20275374)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
林 和則 京都大学, 国際高等教育院, 教授 (50346102)
小蔵 正輝 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 教授 (10800732)
高邉 賢史 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60804218)
岡野 訓尚 立命館大学, 理工学部, 准教授 (80778209)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥41,600,000 (Direct Cost: ¥32,000,000、Indirect Cost: ¥9,600,000)
Fiscal Year 2024: ¥13,130,000 (Direct Cost: ¥10,100,000、Indirect Cost: ¥3,030,000)
Fiscal Year 2023: ¥13,260,000 (Direct Cost: ¥10,200,000、Indirect Cost: ¥3,060,000)
Fiscal Year 2022: ¥15,210,000 (Direct Cost: ¥11,700,000、Indirect Cost: ¥3,510,000)
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| Keywords | 深層展開 / 深層学習 / 無線信号処理 / 信号処理 / 分散信号処理 / 無線通信工学 / 符号理論 |
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| Outline of Research at the Start |
1) 深層展開に適した基礎アルゴリズムをどのように構成していくべきか，2)学習パラメータをどのように選択すべきか，3) 深層展開から得られる学習結果の数理的特性はどのようなものであるかを系統的に論じる研究はない．本計画の主たる学術的問いは，深層展開に基づくアルゴリズム構築において，実践的・数理的理解に裏打ちされた系統的な方法論は存在するかという問いである．上記の課題1), 2), 3)の緻密な検討を通して,従来の深層展開の研究で欠けていた部分を埋めることができれば深層展開の適用範囲のさらなる拡大に繋がり，広範な反復型信号処理アルゴリズムの特性改善と新規アルゴリズムの創出が可能であると考える。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究計画の主たる目的は，深層展開に基づくアルゴリズム構築において，実践的・数理的理解に裏打ちされた 系統的な方法の確立である．２０２２年度では， 当初計画に従い（SP-1)LDPC符号，（SP-2)光ファイバー＋深層展開，（SP-3)チェビシェフ法のダイナミクス解析，（SP-4)連合学習方MIMO信号検出，（その他）について研究を実行した．概ね研究の進捗は順調であり，十分な研究成果も得られてきている．初年度ということで論文執筆まで辿りついた研究はまだ一部であるが，それでもジャーナル論文４本，国際会議発表１０件，招待講演２件，学会賞受賞２件がこの計画研究より生まれている．また，計画研究に関連して制御分野における深層展開の適用に関する研究成果も得られつつあり，研究の広がりが生まれ始めている．
２０２２年内にプロジェクトメンバー全員が集まる機会を複数回設けて，成果・進捗に関する報告会を実施し情報交換を行った．また，本計画の主題である深層展開に関する研究への興味をより多くの研究者に持ってもらうためのアウトリーチ活動として，（１）書籍の執筆，（２）ビデオ講義(Youtube)，（３）セミナー・招待講演，（４）チュートリアル解説記事の執筆などを積極的に進めている．これらの活動は本課題の社会的インパクトを向上させるために不可欠であると考えており，２０２３年度も継続して実施する予定である．
各サブテーマにおける具体的な成果については，次の「現在までの進捗状況」に詳述する．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
[SP-1: LDPC符号] 強力な誤り訂正符号であるLDPC符号に対する「近接復号法」の提案とその性能評価を行った．その結果をまとめ論文誌の出版に年度内に辿りつくことができ，その成果について 電子情報通信学会 論文賞受賞(2022年度)を受賞した．
[SP-2: 光ファイバー] 光通信の受信器では，波長分散補償・MIMO 信号検出といった目的毎の処理が順に行わ れる多層フィルタの構成をとる. この多層フィルタの構成が深層展開されたネットワークと類似した構造を持つことに 着目し，全ての層のフィルタ係数を一括して決定する深層学習的手法 について研究を進めている．関連の研究は，2022年度において2本の論文として専門誌に掲載されており，順調に研究が進展している．ここで開発された手法は，光通信のみならず無線通信系についても展開することが可能であることが期待されている．
[SP-3チェビシェフ法のダイナミクス解析]深層展開を利用した勾配法により得られるステップサイズ系列とチェビシェフステップとの関連性を論じた論文が電子情報通信学会論文誌に掲載された．さらに新たに2022年末にチェビシェフステップと微分方程式の数値的解法であるルンゲ・クッタ法の間に興味深い関係があること見出された．
[SP-4: 連合学習型MIMO信号検出] 分散型MIMO信号検出法に関する検討を進めている．特に連合学習に発想を得た分散方式(センタあり)に対して，深層展開を適用することで，メッセージ荷重和の最適化が可能であることが見出されてきた．その内容は，2023年度に国際会議に投稿予定である．以上以外にも新たなサブプロジェクトとして，連続力学系における信号処理に関する研究を開始しており，深層展開の新たな応用（深層展開に基づく変分法の開発など）を検討中である．
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| Strategy for Future Research Activity |
[SP-1] LDPC符号の復号法に関する研究を継続する．特に連続時間力学系に基づく手法について重点を置く．さらに当初計画通り，IoTアクティブユーザ検出問題(スパース信号推定問題に類似する問題）に対して深層展開の適用を目指す研究を開始したい．特に完全分散型のスパース信号推定アルゴリズムを検討の対象とする予定である．
[SP-2] 光ファイバ通信系への深層展開の適用に関する研究は続行しつつ，当初予定通り，拡散LMSへの深層展開の適用に関する検討を開始したい．拡散LMSにおけるパラメータ調整に深層展開を適用した事例は報告されておらず，新規性のある結果が得られるものと期待される．
[SP-3]2022年末にチェビシェフステップと微分方程式の数値的解法であるルンゲ・クッタ法の間に興味深い関係があること見出された．2023年度では，その関係性についてより詳細に検討を進めていくとともに，ルンゲ・クッタ法ベースの深層展開についてその可能性を探る．
[SP-4] センターを置かない完全分散型のMIMO信号検出アルゴリズムに関する検討を2023年度に進めていく予定にしている．昨年に開発したプログラムなどがそのまま利用できるので，比較的スムースに研究が進められるものと予想している．
[SP-5: 連続力学系における信号処理] 当初予定していなかったサブプロジェクトとしてこのサブプロジェクトを追加し，検討を進める．このサブプロジェクトでは，微分方程式で定義される連続時間力学系における信号処理の可能性を吟味していく．アウトリーチ活動としては，2023年度には深層展開に関する専門書(森北出版)の出版を予定している．また，本年度も引き続きセミナー・チュートリアルも積極的に受けて，深層展開に興味を持ってくれる研究者を一人でも増やしていきたい．
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Report
(2 results)
Research Products
(16 results)
