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Acquisition of understandable latent variable space in deep learning

Research Project

Project/Area Number 21K12066
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 61040:Soft computing-related
Research InstitutionOsaka Institute of Technology

Principal Investigator

瀬尾 昌孝  大阪工業大学, ロボティクス&デザイン工学部, 准教授 (60725943)

Project Period (FY) 2021-04-01 – 2024-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2021)
Budget Amount *help
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Keywords深層学習 / 潜在変数空間 / 判断根拠理解 / disentanglement
Outline of Research at the Start

本研究では実応用を想定し、半教師あり学習を用いたdisentanglementな潜在変数空間の獲得手法を開発する。少数のラベルにより各変数に獲得させたい特徴を陽に指定することで上記の問題の解決を図る。課題解決に有用なラベルを事前に用意できない場合は、無用なラベルを半教師ありで学習させたうえでそれらを除去し、低次元化された潜在変数空間を用いた低計算コストでの課題解決も期待される。さらに本手法で獲得されるdisentanglementな潜在変数空間を利用した応用例として、多数の要因の影響を受けると想定される状況:繁華街における歩行者行動の異常検知の実現を目指す。

URL: 

Published: 2021-04-28   Modified: 2021-08-30  

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