2019 Fiscal Year Research-status Report
Tensor SOM Network：複雑な大規模複合データの包括的解析
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18K11472
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
古川 徹生 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (50219101)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 多様体モデリング / 多様体disentaglement / 連続潜在変数モデル / 関係データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目標は，複雑な関係データをモデル化・可視化するための多様体モデリングネットワークの開発，応用，および理論的基盤の確立である．ネットワークを構成する基本単位は，(1) マルチビューデータを介した水平結合，(2) 階層的データを介したm型垂直結合（m型），(3) 同じく階層的データ介したe型垂直結合がある．また理論・基盤的研究におていは，(4) 多様体モデリングの新規手法開発と理論的研究を目的にしている．
(1) 水平的ネットワーク結合に関しては，複数の潜在空間内の相互情報量最大化を元にした理論とアルゴリズム開発を行った．またカーネル平滑化に基づくノンパラメトリックな関係データの直積空間への埋め込み法を開発した．さらに応用面については，文書・単語の同時可視化，および幼児間のインタラクションの可視化に応用した．
(2) m型垂直結合に関しては，確率分布集合の多様体埋め込みを実現するアルゴリズムの開発し，チームスポーツにおけるメンバーレベル・チームレベルのマルチレベル解析に応用した．
(3) e型垂直結合に関しては，オートエンコーダと輸送距離に基づく多様体のdisentaglementの研究を行った．disentaglementにおいては，異なるクラスの多様体間でアライメントを取ることが必要であり，輸送距離を用いることが適切であることを示した．
(4) 新しい基盤技術開発としては，(1) (3) と重なるが，相互情報量最大化に基づく複数潜在空間の同時推定，ノンパラメトリック多様体モデリングによる積空間埋め込み，輸送距離に基づく多様体のdisentaglementの研究を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
さまざまな取組を行い，一定の成果を得た．やや遅れていると判断した理由は，雑誌論文・国際会議等への発表において遅れが生じていることである．研究の基盤となるアルゴリズム開発においていくつか困難が発生し，そのため応用的な研究も含めて全体に遅れが生じたことに起因する．
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| Strategy for Future Research Activity |
2020年度は本課題の最終年度であり，雑誌論文をはじめとする対外的発表に重点を置く．短期に解決できる課題と，長期的に取り組む課題に仕分けし，課題年内に出す研究の確立と発表を優先的に行いつつ，長期的な課題に関しては将来の研究展開の基盤作り向けて基礎的な試行とデータ収集を行う．
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| Causes of Carryover |
当初予定していた国際会議参加がなくなったため，支出額が少なくなった．2020年度は対外的発表に重点を置く予定である．また研究が進むにつれてより大規模なデータを扱う機会が増えたため，計算機の購入にも当てる計画である．
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