Guessing under Unknown Information: An Information-Theoretic Approach with Decision Uncertainty

• Project/Area Number: 25K07732
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21020:Communication and network engineering-related
• Research Institution: Gunma University
• Principal Investigator: 齋藤 翔太 群馬大学, 情報学部, 准教授 (60822145)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥3,120,000 (Direct Cost: ¥2,400,000、Indirect Cost: ¥720,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2025: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
• Keywords: Guessing / log loss / 情報理論

Outline of Research at the Start

推測問題を数理的に定式化し、理論解析を行うGuessing問題を研究する。AI・機械学習において決定の不確実性を考慮に入れたときの損失として使用されるlog lossに着目する。また、データ生成確率モデルの確率構造が未知の状況に対処するために、データ生成確率モデルの確率構造が未知の場合に動作するデータ圧縮法の知見を活用する。これらを取り入れて、推測問題に対する情報量を用いた理論解析を実施する。