2020 Fiscal Year Annual Research Report
Construction of Machine Learning Computing Base and Creation of Remarkable Contributions in Multiple Research Fields
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17H00762
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Research Institution | Gakushuin University |
Principal Investigator |
申 吉浩 学習院大学, 付置研究所, 教授 (60523587)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮尾 祐介 国立情報学研究所, コンテンツ科学研究系, 教授 (00343096)
岡本 洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067)
平田 耕一 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (20274558)
西村 治彦 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40218201)
竹村 匡正 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40362496)
坂本 比呂志 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (50315123)
中本 幸一 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (70382273)
久保山 哲二 学習院大学, 付置研究所, 教授 (80302660)
橋本 隆子 千葉商科大学, 商経学部, 教授 (80551697)
山下 純司 学習院大学, 法学部, 教授 (90282532)
大島 裕明 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 准教授 (90452317)
沼田 龍介 兵庫県立大学, シミュレーション学研究科, 准教授 (30615787)
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Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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Keywords | 機械学習 / 人工知能 / データマイニング |
Outline of Annual Research Achievements |
【理論】AAAI-20(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)に採録された論文の内容を、圏論の視点から整理し、完成度を高めた。特に、AAAI論文では有限集合を対象、部分単射を射として理論を構成していたが、測度集合を対象、partly strict isomorphism(測度を保存する部分一対一可測写像)を射として同様の理論が成立し、従来の有限集合を対象としたケースは、測度を数え上げ測度に限定した場合であることを示した。有限和で定義されたマッピングカーネルは、積分型カーネルに一般化され、可測半群(σ代数と測度が与えられ、演算が可測関数となる)上で積分が定義されるときに、動的計画法によって効率的に計算することを可能とする原始カーネル関数のクラス(partitionable functions)を特定した。圏論的な取り扱いは、異なるデータ型の間で学習アルゴリズムを相互に敷衍することを許し、アルゴリズムの適応領域を飛躍的に拡大する可能性がある。たとえば、配列のmaximum alignmentを求めるためのセンタースターアルゴリズムを、圏論的手法を用いてMAST(maximum agreement subtree)を求める新規のアルゴリズムに転換できることを示した。 【応用】理論から得られるアルゴリズムを実装し、具体的な領域に応用して検証を行う作業を行なった。特に、順序なし木にも適用が可能で、木のサイズに対して線形時間で計算ができるSubpath kernelをPythonのライブラリとして実装した。高速性が売りのアルゴリズムであることから、C++により実装した関数本体をPythonのインターフェースから呼び出す仕様とした。また、本ライブラリをフェイクサイト検知・有機無機複合材料の構造探索に利用する試みをおこなっている。
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Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(32 results)