2020 Fiscal Year Annual Research Report
情報幾何学に基づく分布データに対する機械学習手法の開発
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17H01793
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
赤穗 昭太郎 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, 上級主任研究員 (40356340)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤木 淳 福岡大学, 理学部, 教授 (10357907)
日野 英逸 統計数理研究所, モデリング研究系, 教授 (10580079)
村田 昇 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (60242038)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 情報幾何学 / 学習アルゴリズム / ノンパラメトリック |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2020年度は，【課題1】確率データ解析の情報幾何的な統一的理解，および【課題2】ノンパラメトリック確率データ解析法の開発に取り組み，【課題3】地球科学・脳科学データなど実データへの適用を本格的に推進した．
【課題1】については，非平衡統計力学の分野で研究されている連続時間マスター方程式が幾何学的な解釈を持つことを示した．時系列解析に関する情報幾何学的アプローチの可能性を示すきっかけとして意義がある結果である．
【課題2】については，ベイジアン動的モード分解の行列分解を変分ベイズ法を用いて行う手法を提案した．この成果は，これまで開発してきた情報幾何学的な行列分解に時系列解析のバリエーションを増やすことができた．
【課題3】については，前年度開発したスパースアイソコン法という地球科学における不動元素を同定するための手法を論文発表した．これは，地質組成の物質移動などを知るための基礎手法として非常に意義がある手法である．また，画像解析への情報幾何学的アルゴリズムの応用問題として領域抽出やカラー文書画像の色相補正などに取り組み，研究会で発表を行った．また，単一分子局在顕微鏡法（SMLM）と深層学習を用いた位置同定問題において幾何学的な手法を用いた高速化を実現した．
以上のように，これまで積み重ねてきた知見をさらに推し進めるとともに，時系列データや深層学習との関連性に踏み込むことでさらに新規の課題を発掘することができた．
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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
これまでの成果を着実に論文・学会発表に結び付けられている点，また，時系列や深層学習などこれまであまり意識してこなかった分野との関連性へと発展させることができた点からおおむね順調に進展していると評価する．
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| Strategy for Future Research Activity |
最終年度に向けて，さらなる論文化や学会発表等を進め，研究成果を総まとめする．
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