豊かな共分散構造を持つ推定可能なガウス過程の開発

2020 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 20K19764
• Research Institution: Meiji University
• Principal Investigator: 城田 慎一郎 明治大学, 商学部, 専任講師 (90845918)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: ガウス過程 / 空間統計 / 機械学習 / 統計

Outline of Annual Research Achievements

ガウス過程に関しては、これまで大規模な位置情報が与えられている下での近似手法の開発など、スケーラビリティに関する研究を中心に行ってきた。この手法は、原則として、共分散構造を仮定した上で、共分散構造をできるだけ精度よく近似したままスケーラビリティを実現する方向性である。
一方で、深層学習の方向性としては、スケーラビリティに加え、表現力の向上が重要なテーマである。表現力を向上させるためには、多数のパラメータを含むモデルが考えられるが、多数のローカルモードを持つため、さまざまな最適化手法が提案されている。
これまで、深層学習とガウス過程の関連性に関する既存研究の調査や実装とガウス過程との比較などに主に時間を投資してきた。特に少ないサンプルでの深層学習の学習手法や、ベイズ的な不確実性の取り入れ方との関連性は深いので、検証を続けている段階である。

Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

新型コロナウィルスの感染拡大に伴い、大学でのオンライン授業対応や家庭の諸事情に伴い、十分な研究時間を確保することが難しかった。また、海外渡航の制限やコンファレンスの中止・延期も重なっている。

Strategy for Future Research Activity

ワクチン接種拡大に伴い、新型コロナウィルス感染状況は改善しつつあるが、今後も不確実な状況が継続すると考えられる。できるだけ、個人でできる研究を進めつつ、機会があればコンファレンスでの発表なども考慮する。
また、進捗に応じて、データセットの取得を模索していき、実データが有する諸問題に対応する形で手法を開発していく。

Causes of Carryover

新型コロナウィルスの感染拡大に伴い、海外渡航の制限やコンファレンスの中止・延期により、旅費として計上していた金額が繰り越される結果となっている。
ワクチン接種拡大による感染状況の改善が見られれば、コンファレンスなど海外渡航が予想されるので、旅費として使用していく予定である。
また、高性能な計算機の購入を検討している。