深層プラグイン最適化の収束保証とセンシングデータ解析への展開

Research Project

Project/Area Number	24K22291
Research Category	Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
Allocation Type	Multi-year Fund
Review Section	Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
Research Institution	Tokyo Institute of Technology
Principal Investigator	小野峻佑東京工業大学, 情報理工学院, 准教授 (60752269)
Project Period (FY)	2024-06-28 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000) Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000) Fiscal Year 2025: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	深層プラグイン最適化 / 近接分離最適化 / 計測データ解析
Outline of Research at the Start	深層プラグイン最適化（DPO）は，深層ニューラルネットワークを最適化アルゴリズムの一部に組み込むことでモデルベースとデータドリブンの利点を両立させた，ハイブリッドな計測データ解析手法である．本研究では，単調写像理論とよばれる数学的アプローチによってDPOの収束条件を現実的な仮定のもとで明らかするとともに，これを満たすようなDPOアルゴリズムの設計方法を確立することでDPOの安定化に挑戦する．さらに，実際の計測データに対する有効性を実証するため，DPOでなければ十分な解析が難しい圧縮HSデータに本手法を応用する．