2022 Fiscal Year Research-status Report
高速演算と知識獲得を可能とした深層ファジィ推論モデルの構築
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21K12013
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
関 宏理 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 助教 (10583693)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | ファジィ推論 / 深層ファジィ推論 / 医療診断 / 時系列 / 人狼ゲーム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ディープラーニングは様々な分野で良好な結果が得られているものの、入出力構造の解釈は難しく、解釈性の研究が盛んに行われている。一方、ファジィ推論モデルはIf-Thenルールを使用するため人間が直観的に理解しやすいモデル構造になっている。しかしながら、入力数が膨大になると、たとえIf-Thenルールで表現されていたとしても、人間が理解しやすいものとは限らない。このことから今年度は深層ファジィ推論の解釈性を向上させるため、少数入力からなる深層モジュラーファジィモデルの提案を行い、医療診断へ応用を行った。提案モデルは少数入力のルール群で構成されているためルール数は少なく、また人間が理解しやすいモデル構造となっている。また少数入力にすることにより推論精度が落ちることが考えられるが、深層構造により精度を保ったまま人間の理解しやすい推論モデルを提案することができた。
提案モデルは前層からの出力を次層の入力の一つとしているが、これは時系列モデルにも有効であることが期待される。このことから本研究では不完全情報ゲームとして知られる人狼ゲームに対し、時系列問題とみなして深層ファジィ推論による役職を行った。また、役職推定については単出力では必ずしも良好な結果が得られるとは限らないことから、多出力型深層ファジィ推論モデルを提案し、役職推定に適した推論モデルを提案した。その結果、時系列データである人狼ゲームにも精度良く対応し、役職推定についても有効でかつ人間に理解しやすいルールを獲得することができた。
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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
本年度は少数ルールを用いることにより人間にも理解しやすく、高い精度を保つ新しい深層ファジィ推論モデルの提案を行うことができた。また、前層からの出力を自層の入力として使用することから時系列モデルへの適用可能性についても言及でき、本研究課題は順調に進展していると考えられえる。新型コロナウイルスの影響により国際会議での発表は行わなかったものの、研究自体は順調なため、次年度に国際会議発表や学術論文へまとめることを計画している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今年度は少数入力によるルールで解釈性を向上させているものの、すべてのルールで同じルール長となっている。より解釈性の高いルールを獲得するため、各々のルールでルール長の違うルールの獲得を行うため、遺伝的アルゴリズムや、新しいルール獲得方法の提案を考える。また応用としては医療診断や人狼ゲームなどの時系列データへ行うことにより提案モデルの適用可能性を示す。また、理論的性質の解明を行うことにより、解釈性と安全性を兼ねた新しい有用なファジィ推論モデルを提案することを考える。
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| Causes of Carryover |
今年度は新型コロナウイルスにより国際会議や国内会議の発表を見送る、あるいはオンライン開催などで旅費が予定よりも発生しなかった。次年度は今年度発表できなかったものも含めて予定よりも多くの発表をする予定である。
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