| Project/Area Number |
23H00490
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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 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
篠田 浩一 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (10343097)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 中順 東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (10733397)
横田 理央 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (20760573)
川上 玲 東京工業大学, 工学院, 准教授 (90591305)
佐藤 育郎 東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (90895525)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥47,190,000 (Direct Cost: ¥36,300,000、Indirect Cost: ¥10,890,000)
Fiscal Year 2024: ¥15,080,000 (Direct Cost: ¥11,600,000、Indirect Cost: ¥3,480,000)
Fiscal Year 2023: ¥17,030,000 (Direct Cost: ¥13,100,000、Indirect Cost: ¥3,930,000)
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| Keywords | 深層学習 / 画像認識 / 音声認識 / マルチモーダル認識 |
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| Outline of Research at the Start |
識別の対象（インスタンス）を属性の集合（束）とみなし，特徴量空間においてその特徴を属性ごとに分解する．そして，これらの属性特徴からインスタンスを再合成する過程で属性特徴を最適化することで，各属性を高精度で識別し，かつ，外れ値に対し頑健な識別手法を実現する．このために深層生成モデルと高密度な属性アノテーションに基づく学習手法を開発する．従来研究の多くが対象とその属性が一対一に対応する平坦な意味構造を仮定していたのに対し，本研究は多くの属性が複雑に絡み合う対象における複数の属性を同時に識別することを可能にする．新しい属性やクラスの創発も視野に入れる．
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