| Project/Area Number |
23K18497
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
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| Research Institution | Tokyo Denki University |
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Principal Investigator |
高橋 達二 東京電機大学, 理工学部, 教授 (00514514)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
岡本 洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067)
布山 美慕 立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311)
西郷 甲矢人 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (80615154)
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| Project Period (FY) |
2023-06-30 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000)
Fiscal Year 2024: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
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| Keywords | 不定自然変換理論 / 圏代数 / クラスタリング / 連想ネットワーク / 心理実験 |
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| Outline of Research at the Start |
人間は抽象化・概念化した知識を迅速に対応づける (類推推論) ことで、新奇環境に適応できる (転移学習)。類推は、人間レベルの転移学習を実現するための鍵であり、「一を聞いて十を知る」高い学習能力を支えている。しかし既存の類推アルゴリズムは、入力となる知識構造に対し、人手による高度な抽象化とツリー構造への整理を必要とし、そのうえ計算量も膨大なため、認知的現実性と工学的実用性の両方を欠く。そこで本研究では、マルコフ連鎖モジュラ分解と不定自然変換理論を用い、最も一般的かつ基本的な知識構造である重み付き有向ネットワーク上での概念化と類推を実現する。
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