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疎性モデリングへの組合せ論的アプローチと最適化

Publicly Offered Research

Project AreaInitiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling
Project/Area Number 26120524
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Complex systems
Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

河原 吉伸  大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)

Project Period (FY) 2014-04-01 – 2016-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2015)
Budget Amount *help
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2015: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2014: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Keywords機械学習 / 組合せ最適化 / 疎性モデリング
Outline of Annual Research Achievements

本研究は、離散凸性(特に劣モジュラ性)に基づいた疎性モデリングのための組合せ論的な理論的解析方法、および最適化を中心とした計算への方法論的基盤の構築を目的とするものである。特に、効率的に計算可能な離散凸最小化として定式化するために必要な家庭の明確化とそれに基づく高速アルゴリズムの開発、および事前知識としてのデータ特徴間の構造をりさんとつ生に基づき利用するための方法について取り組む。そして本領域や、その他の応用研究者らとともに、得られた成果を種々の実データに対して適用し、その有用性の検証を行うことを目的としている。
当該年度では、(課題1)疎性モデリングへの離散凸性に基づく理論解析方法のと高速アルゴリズムの開発、および(課題2)データ構造情報を用いた疎性モデリングへの組合せ論的解析方法の深化の両方に関連して、既存の構造正則化を列もジュラ関数の性質を用いて一般化した高階結合正則化を導出し、さらにその高速な最適化方法も開発した。得られた方法は、地理情報データなどへ適用し、その有用性についても検証を行った(論文投稿なども進めた)。
(課題3)周辺情報分野への展開とドメイン研究者との協働における応用的問題への適用に関しては、企業研究者などとの遺伝子データへの適用や、コンピュータビジョン分野における問題への適用などを行い、その有用性を確認した。

Research Progress Status

27年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

27年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2015 Annual Research Report
  • 2014 Annual Research Report
  • Research Products

    (8 results)

All 2016 2015 2014

All Journal Article (5 results) (of which Int'l Joint Research: 1 results,  Peer Reviewed: 5 results,  Open Access: 4 results,  Acknowledgement Compliant: 3 results) Presentation (2 results) (of which Invited: 1 results) Book (1 results)

  • [Journal Article] Efficient generalized fused Lasso and its applications2016

    • Author(s)
      B. Xin, Y. Kawahara, Y. Wang, L. Hu, and W. Gao
    • Journal Title

      ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology

      Volume: 7 Issue: 4 Pages: 1-22

    • DOI

      10.1145/2847421

    • Related Report
      2015 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research / Acknowledgement Compliant
  • [Journal Article] Toxicogenomic prediction with graph-based structured regularization on transcription factor network2016

    • Author(s)
      K. Nagata, Y. Kawahara, T. Washio, and A. Unami
    • Journal Title

      Fundamental Toxicological Sciences

      Volume: 3 Issue: 2 Pages: 39-46

    • DOI

      10.2131/fts.3.39

    • NAID

      130005129243

    • ISSN
      2189-115X
    • Related Report
      2015 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Toxicogenomic prediction with group sparse regularization based on transcription factor network information2015

    • Author(s)
      K. Nagata, Y. Kawahara, T. Washio, and A. Unami
    • Journal Title

      Fundamental Toxicological Sciences

      Volume: 2 Issue: 4 Pages: 161-170

    • DOI

      10.2131/fts.2.161

    • NAID

      130005100439

    • ISSN
      2189-115X
    • Related Report
      2015 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Higher Order Fused Regularization for Supervised Learning with Grouped Parameters2015

    • Author(s)
      K. Takeuchi, Y. Kawahara, and T. Iwata
    • Journal Title

      Proc. of the 2015 European Conf. on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD'15),

      Volume: -- Pages: 577-593

    • Related Report
      2015 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
  • [Journal Article] Efficient Generalized Fused Lasso with Application to the Diagnosis of Alzheimer’s Disease2014

    • Author(s)
      B. Xin, Y. Kawahara, Y. Wang and W. Gao
    • Journal Title

      Proc. of the 28th AAAI Conf. on Artificial Intelligence (AAAI’14)

      Volume: -- Pages: 2163-2169

    • Related Report
      2014 Annual Research Report
    • Peer Reviewed / Open Access / Acknowledgement Compliant
  • [Presentation] 機械学習における劣モジュラ最適化と疎性モデリングへの応用2015

    • Author(s)
      河原吉伸
    • Organizer
      第59回システム制御情報学会研究発表講演会
    • Place of Presentation
      大阪
    • Year and Date
      2015-05-21
    • Related Report
      2014 Annual Research Report
    • Invited
  • [Presentation] 構造正則化学習を用いた混雑シーンにおける異常検知2014

    • Author(s)
      掃部健,河原吉伸,鷲尾隆
    • Organizer
      第28回人工知能学会全国大会
    • Place of Presentation
      愛媛
    • Year and Date
      2014-05-12 – 2014-05-15
    • Related Report
      2014 Annual Research Report
  • [Book] 劣モジュラ最適化と機械学習2015

    • Author(s)
      河原吉伸,永野清仁
    • Total Pages
      192
    • Publisher
      講談社サイエンティフィック
    • Related Report
      2015 Annual Research Report

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Published: 2014-04-04   Modified: 2018-03-28  

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