Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
本研究では，質感に関する本質的な因子(プリミティブ)をスパースモデリングによって抽出する理論的枠組みを提案する．スパースモデリングとはデータが少数の隠れた変数であるプリミティブで再構成できると仮定し，データからプリミティブを自動抽出する枠組である．平成25年度はスパースモデリングの一種である圧縮センシングによるスパイクトリガー平均の計測時間の大幅短縮について研究した．圧縮センシングは，標本化定理を満足しない少数の信号から，その系の再構成を可能とし，世界中で注目を浴びている．ここで我々は計測方法自体の開発ではなく圧縮センシングを用いてソフト的に，同じ計測回数でも高精度な推定できる方法を開発した．神経細胞は入力された情報を，スパイクとよばれるパルス状の出力に符号化することにより，情報処理を行っている．スパイクを引き起こす入力時系列の統計的性質を推定する方法として，スパイクトリガー平均があり，生理実験に基づいた神経細胞の符号化特性の推定に用いられている．しかし，実験で得られるスパイクトリガー平均のデータにはノイズが重畳され，正確に求めるのは困難である．本研究では，圧縮センシングに基づいてスパイクトリガー平均を推定する方法を提案した．スパイクトリガー平均を展開する基底としてフーリエ基底だけでなく，多項式基底を用いて圧縮センシングすることにより，スパイクトリガー平均に対してはフーリエ基底とともに多項式基底を用いる必要があることを示した．
25年度が最終年度であるため、記入しない。
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