2016 Fiscal Year Research-status Report
確率的Slow Feature Analysisの構築と空間認識機能への応用（国際共同研究強化）
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15KK0010
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
大森 敏明 神戸大学, 工学研究科, 准教授 (10391898)
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| Project Period (FY) |
2016 – 2018
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| Keywords | 時空間ダイナミクス / 計算科学 / 統計科学 / データ科学 / データ駆動科学 / 神経ネットワーク / 情報計測 / 偏微分方程式系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の初年度目に当たる平成28年度は，国際共同研究者との間での機械学習技術の開発，計算論的神経科学の研究を進めるとともに，今後の国際共同研究に必要な関連研究の研究推進を行った．
実験計測データからの大規模神経ネットワークダイナミクスの推定の実現に向け，本年度は，マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づいた統計的推定アルゴリズムの推定を行った．従来手法ではダイナミクスを定める各種パラメータの推定は点推定に限定されていたのに対して，本研究課題では，マルコフ連鎖モンテカルロ法を導入することにより分布推定を実現し，限定された観測データからニューロン間の結合強度の精緻な推定が実現されることを示した．さらに，高次元データに潜む潜在構造を抽出するための推定アルゴリズムの構築を行うなど，国際共同研究の推進を行うとともに，これらの研究を，国内学会や国際学会において広く公表するとともに，査読付きの英文論文として公表した．
さらに，本研究課題で予定していた国際ワークショップを，神経情報処理国際会議のスペシャルセッション"Data-driven approach for extracting latent features from multi-dimensional data"として提案し，受理された．このスペシャルセッションにて，日本，中国，スペイン，オーストラリア，ドイツ，フランスなどからなる多国間の国際ワークショップを実現するとともに，本国際共同研究に関する研究打ち合わせも行った．また，所属研究機関である神戸大学先端融合環 統合研究領域において，本研究課題に関連した国際共同研究プロジェクトの立ち上げを行うなどの研究推進活動を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
予定していた研究がおおむね進展しているため．
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| Strategy for Future Research Activity |
国際共同研究者との連携を進め，研究を推進する．
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Research Products
(14 results)
