Meta-modeling method for a set of energy-based models
| Project/Area Number |
22K17951
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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 61030:Intelligent informatics-related
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
石橋 英朗 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 助教 (30838389)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2023: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | メタモデリング / スコアマッチング / Energy-based model / メタ学習 / 情報幾何学 / マルチタスク学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では複数の類似する経験を通して得られた知識からそれらの知識に共通するより普遍的な知識を推定するメタモデリング法の学習理論を構築することを目指す．本研究の特色はEnergy-based model (EBM)集合のメタモデリング法の理論を構築することで，それぞれの経験を知識としてモデル化するモデリング法に依存しないユニバーサルなメタモデリングの学習理論構築を目指す点である．これにより既存のモデリング法のメタモデリングができるようになるだけでなく，データに合わせてシームレスに適切なメタモデリングを選択できるようになる．
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では以下の3つを行った．（1）共役勾配法を用いたさらに安定かつ高速な計算法の開発．（2）画像データを用いた事前学習済みニューラルネットワークによるスコアマッチングベースメタモデリングの有効性の検証．（３）潜在変数が伴う場合へ拡張するための前段階として情報幾何学を用いた指数型分布族のメタモデリングの開発．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
スコアマッチングベースのメタモデリングの手法は論文にまとめたが受理されなかったためである．受理されなかった理由は提案手法の有効性の検証が不十分だったため，さらなる関連手法との比較や実際のデータを用いた検証を行う予定である．
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| Strategy for Future Research Activity |
スコアマッチングベースのメタモデリングの有効性を十分に示すために，更なる関連手法との比較，実際のデータを用いて十分な検証を行う．一方で，潜在変数が伴う場合への拡張も重要な課題のため，スコアマッチングベースで潜在変数が伴う指数型分布族集合のメタモデリング法の開発も引き続き行っていく．
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)
