Multi-task learning of variational Bayesian methods based on information geometrical meta-modeling

Research Project

Project/Area Number	24K15088
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
Research Institution	Kyushu Institute of Technology
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)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2024: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Keywords	メタモデリング / メタ学習 / マルチタスク学習 / 情報幾何学 / 変分推論
Outline of Research at the Start	本研究では複数の類似する経験（データ）を通して得られた知識（モデル）からそれらの知識集合（モデル集合）に共通するより普遍的なメタ知識（メタモデル）を推定することで新しい知識を生成したり，状況に合わせて適応的にモデルを切り替えることができ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．とりわけ本研究では一部のデータが観測できない状況を扱う潜在変数モデルも統一的に扱えるメタモデリング法の普遍的な理論構築を目指す．