Project/Area Number |
23K24876
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
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Research Institution | National Institute of Informatics |
Principal Investigator |
佐藤 真一 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (90249938)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
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Keywords | 学習データ / 学習アルゴリズム / 計量空間 / 転移学習 |
Outline of Research at the Start |
本研究では、データセット間の距離比較ができるデータセット計量ベクトル空間、学習アルゴリズム間の距離比較ができる学習アルゴリズム計量ベクトル空間、さらにはこれらを統合してデータセットと学習アルゴリズムとの間の距離比較ができる計量ベクトル空間の実現を目指す。これにより、相互に似た性質を持つデータセットや学習アルゴリズムの把握、多くのデータセットや学習アルゴリズムの主たる特徴にはどのようなものがあるのかの観測、新たなタスクに最も適した学習アルゴリズムの選択、転移学習のための事前学習モデルのために最も適した既存データセットの選択などが可能となる。
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