Research Project
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
本研究は，機械学習に基づく組み合わせ最適化問題への近似解法について，画像解析としての新しい視点の導入を試みる．例えば，2つの系列データ間のマッチング問題は，各要素間の非類似度を表すコスト行列から，最適なマッチングを表現する行列への一種の「画像変換タスク」と捉えられる．マッチング問題以外の他の組み合わせ最適化問題も，その入力が行列すなわち画像表現できるために，画像解析タスクによるアプローチで近似解を得られることが期待できる．機械学習による解法は，汎用的な方法に比べて，問題・ドメイン・データに潜む傾向を見出すことが可能であり，結果的に特定のタスクではより望ましい解が得られる可能性を秘めている．
