2020 Fiscal Year Annual Research Report
Learning Relational Dynamics from State Transition
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17H00763
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| Research Institution | National Institute of Informatics |
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Principal Investigator |
井上 克巳 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 教授 (10252321)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
坂間 千秋 和歌山大学, システム工学部, 教授 (20273873)
沖本 天太 神戸大学, 海事科学研究科, 准教授 (10632432)
Nicolas Schwind 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (60646397)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 推論 / 機械学習 / 知識表現 / 関係学習 / 表現学習 / 状態遷移 / ダイナミクス学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、時間的に変化する系の関係ダイナミクスを学習するために、(1)関係ダイナミクス学習理論の構築、(2)スケーラブルな関係ダイナミクス学習方式の開発、(3)ダイナミック環境におけるチャレンジ問題への適用、のサブテーマを設定してきた。最終年度は、各サブテーマの成果を発展・統合し、生物系・社会系の実問題に適用した。
(1)新たな学習理論として、正規確率論理プログラムによる統計的関係学習を線形空間におけるサンプリングに基づき行う方式を提案・実証した。
(2)状態遷移列を入力としダイナミクスを論理プログラム形式で学習する「解釈遷移からの学習(LFIT)」に深層学習を利用し、汎化性能とノイズに対する頑健性を有する学習手法(∂LFIT)を開発し、さらに多くの効率化手法を施した∂LFIT+も実装した。
(3)遺伝子制御ネットワークの推定問題を線形空間におけるコスト最小化問題の解として定式化することにより、出芽酵母菌のmRNA関する時系列発現データからノード数約10,000のゲノムワイドなAND/ORブーリアンネットワークを学習することに成功した。
また議論フレームワークにおける信念ダイナミクス研究として、参加プレイヤーが持つバイアスによって議論の結果が動的に変化する状況をモデル化し計算手続きを導入した。チーム形成問題では、メンバーに変動があっても機能を損なわないロバストなチームを構成するために、部分ロバスト性という概念を提唱し、各施設がカバーする人口を最大化し建設コストを最小化する施設建設問題において検証した。さらに協力ゲーム理論における基本的枠組みである提携構造形成問題において、不確実性を考慮した新しいフレームワークを定式化し実験により評価した。
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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
(27 results)
