高次元レート歪み理論における最適潜在分布

Research Project

Project/Area Number	24K14821
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 60010:Theory of informatics-related
Research Institution	Toyohashi University of Technology
Principal Investigator	渡辺一帆豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10506744)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2029-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2028: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000) Fiscal Year 2027: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2026: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000) Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Keywords	レート歪み関数 / 最適再構成分布 / 次元圧縮 / 潜在変数モデル
Outline of Research at the Start	本研究では、歪み有りデータ圧縮の理論限界を扱う情報理論の一分野であるレート歪み理論を拡張し、機械学習理論との統合による機械学習法の設計論の構築を目指す。特に、機械学習の応用に即した高次元情報源へのレート歪み理論の拡張を議論し、ベイズ推測に基づく学習法であるベイズ学習の性能や限界を明らかにする。レート歪み理論による性能限界の特徴づけおよび限界に近い性能を実現する設計法を構築する。