統計学,ニューラルネット,機械学習の新しい融合

• 研究課題/領域番号: 13480071
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 研究分野: 統計科学
• 研究機関: 文部科学省統計数理研究所
• 研究代表者: 江口 真透 統計数理研究所, 統計基礎研究系, 教授 (10168776)
• 研究分担者: 金森 敬文 東京工業大学, 大学院・数理・計算科学専攻, 助手 (60334546) ; 藤澤 洋徳 統計数理研究所, 領域統計研究系, 助教授 (00301177) ; 南 美穂子 統計数理研究所, 統計基礎研究系, 助教授 (70277268) ; 松浦 正明 (財)癌研究会, ゲノムセンター, 部門長 (40173794) ; 村田 昇 早稲田大学, 理工学部, 助教授 (60242038) ; 甘利 俊一 理化学研究所, 脳科学総合センター, グループディレクター (80010726) ; 栗木 哲 統計数理研究所, 統計基礎研究系, 助教授 (90195545) ; 福水 健次 統計数理研究所, 統計基礎研究系, 助教授 (60311362) ; 汪 金芳 帯広畜産大学, 畜産管理学科, 助教授 (10270414)
• 研究期間 (年度): 2001 – 2003
• 研究課題ステータス: 完了 (2003年度)
• 配分額: 10,100千円 (直接経費: 10,100千円); 2003年度: 3,400千円 (直接経費: 3,400千円); 2002年度: 3,100千円 (直接経費: 3,100千円); 2001年度: 3,600千円 (直接経費: 3,600千円)
• キーワード: バイオインフォマチックス / SNPハプロタイピング / 遺伝子発現データ / アダブースト / 独立成分分析 / 自己組織化主成分分析 / プロテオーム / 関数データ解析 / 統計学 / DNAマイクロアレイ / 機械学習 / 統計推理 / SNPデータ / ブースティング / ロバスト / ニューラルネット / 統計推測 / モデル特異性 / 独立成分解析

研究概要

1.バイオインフォマチックスへの挑戦
癌研究会ゲノムセンターとの共同研究で行ったSNPハプロタイピングの研究がBioinformaticsに掲載予定,国際特許申請中である.次なるプロジェクト,SNPハプロタイプブロックの同定問題について藤澤主導で進行中で論文準備の段階にある.さらに月例のゲノム研究会においてプロテオームの関数データ解析についても同時進行している.日本統計関連学会連合大会2003・企画セッションにおいて,「SNP統計解析における統計的諸問題」を松浦,江口が企画した.11月に柳川教授(九州大学)の紹介で,P.R.Sen教授(ノースカロライナ州立大)の公開講演会をオーガナイズした.また遺伝子発現のデータベースについて,国立遺伝学研究所の舘野研究室を2度訪問し,意見交換を行った.
2.ブースティング法の拡大と統計理論
この3年間プロジェクトを通して行われた月例アダブースト研究会(村田,金森,江口,竹ノ内君(統計科学,総研大修了予定)も成果が出始めている.Uブースト・アルゴリズムの提案,統計的一致性とベイズルール同値性の両立について新しい理論が建てられた(Neural Computation掲載予定).また,イータブーストのミスラベル・ロバストネス(Neural Computation,2004,掲載)は医療診断などラベルの観測にノイズが入る場合に有効であることが示された.
3.独立成分分析と主成分分析
奈良で4月に開催されたICA国際会議第4回の組織委員(村田,南,江口)を勤めた.また自己組織化主成分分析(J.Machine Learning Researchに掲載予定)を1の遺伝子発現データに適用して好結果が得られた.

研究成果

• [文献書誌] Murata, N., Takenouchi, T., Kanamori, T., Eguchi, S.: "Information geometry of U-Boost and Bregman divergence."Neural Computation. 16. 1437-1481 (2004)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(和文)」より
• [文献書誌] H.Fujisawa, S.Eguchi, M.Ushijima, S.Miyata, Y.Miki, T.Muto, M.Matsuura: "Genotyping of single nucleotide polymorphism using model-based clustering."Bioinformatics. 20. 718-726 (2004)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(和文)」より
• [文献書誌] T.Takenouchi, S.Eguchi: "Robustifying AdaBoost by adding the naive error rate."Neural Computation. 16. 767-787 (2004)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(和文)」より
• [文献書誌] M.Minami, S.Eguchi: "Robust blind source separation by beta-divergence."Neural Computation. 14. 1859-1886 (2002)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(和文)」より
• [文献書誌] S.Eguchi, J.Copas: "A class of logistic-type discriminant functions."Biometrika. 89. 1-22 (2002)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(和文)」より
• [文献書誌] Murata, N., Takenouchi, T., Kanamori, T., Eguchi, S.: "Information geometry of U-Boost and Bregman divergence."Neural Computation. 16. 1437-1481 (2004)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(欧文)」より
• [文献書誌] H.Fujisawa, S.Eguchi, M.Ushijima, S.Miyata, Y.Miki, T.Muto, M.Matsuura: "Genotyping of single nucleotide polymorphism using model-based clustering."Bioinformatics. 20. 718-726 (2004)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(欧文)」より
• [文献書誌] T.Takenouchi, S.Eguchi: "Robustifying AdaBoost by adding the naive error rate."Neural Computation. 16. 767-787 (2004)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(欧文)」より
• [文献書誌] M.Minami, S.Eguchi: "Robust blind source separation by beta-divergence."Neural Computation. 14. 1859-1886 (2002)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(欧文)」より
• [文献書誌] S.Eguchi, J.Copas: "A class of logistic-type discriminant functions."Biometrika. 89. 1-22 (2002)
  • 説明: 「研究成果報告書概要(欧文)」より
• [文献書誌] Henmi, M., Eguchi, S.: "A paradox concerning nuisance parameters and projected estimating functions."Biometrika. to appear. (2004)
• [文献書誌] Murata, N., Takenouchi, T., Kanamori, T., Eguchi, S.: "Information geometry of U-Boost and Bregman divergence."Neural Computation. to appear. (2004)
• [文献書誌] S.Eguchi, M.Ushijima, S.Miyata, Y.Miki, T.Muto, M.Matsuura.: "Genotyping of single nucleotide polymorphism using model-based clustering."Bioinformatics. to appear. (2004)
• [文献書誌] T.Takenouchi, S.Eguchi.: "Robustifying AdaBoost by adding the naive error rate."Neural Computation. 15. 767-787 (2003)
• [文献書誌] Jianting Cao, Noboru Murata, Shun-ichi Amari, Andrzej Cichocki, Tsunehiro Takeda.: "A Robust Approach to Independent Component Analysis of Signals With High-Level Noise Measurements."EEE Transactions on Neural Networks. 14(3). 631-645 (2003)
• [文献書誌] S.Eguchi, T-Y.Kim, B.Park.: "Local likelihood method and thoery for a bridge between parametric and onparametric regression."J.Nonparametric Statistics. to appear. (2004)
• [文献書誌] Minami, M: "Robust Blind Source Separation by beta-Divergence"Neural Computation. Vol.14. 1859-1886 (2002)
• [文献書誌] Eguchi, S: "A Class of Logistic-type Discriminant Functions"Biometrika. Vol.89. 1-22 (2002)
• [文献書誌] Fujisawa, H: "Asymptotic properties of conditional maximum likelihood estimator in a certain exponential model"J. Multivariate Anal.. (to appear). (2003)
• [文献書誌] Fujisawa, H: "On usefulness of maximun likelihood estimator using incomplete data"Measurements and Multivariate Analysis(Springer). 227-232 (2002)
• [文献書誌] Kanamori, T: "Statistical Asymptotic Theory of Active Learning"Ann. Inst. Statist. Math.. Vol.54,No.3. 459-475 (2002)
• [文献書誌] Kanamori, T: "A New Sequential Algorithm for Regression Problems by using Mixture Distribution, In ICANN'02"Lecture Notes in Computer Science(Springer). (2002)
• [文献書誌] M.Minami, S.Eguchi: "Robust Blind Source Separation by beta-Divergence"Neural Computation. (to appear). (2002)
• [文献書誌] S.Eguchi, J.B.Copas: "A Class of Logistictype Discriminant Functions"Biometrika. (to appear). (2002)
• [文献書誌] J.B.Copas, S.Eguchi: "Local Sensitivity Approximation for Selectivity Bias"Journal of Royal Statistical Society B,. 63. 871-895 (2001)
• [文献書誌] H.Kamiya, S.Eguchi: "A class of robust principal component vectors"Journal of Multivariate Analysis. 77. 239-269 (2001)
• [文献書誌] T.Chen, S.Amari, N.Murata: "Sequential Extraction of Minor Components"Neural Processing Letters. 13. 195-201 (2001)
• [文献書誌] H.Nakahara, S.Wu, S.Amari: "Attention Modulation of Neural Tuning Through Peak and Base Rate"Neural Computation. 13. 2031-2047 (2001)
• [文献書誌] S.Amari: "Information Geometry on Hierarchy of Probability Distributions"IEEE Transactions on Information Theory. Vol.47, No.5. 1701-1711 (2001)
• [文献書誌] Satoshi Kuriki, Akimichi Takemura: "Tail probabilities of the maxima of multilinear forms and their applications"The Annals of Statistics. Vol.29, No.2. 328-371 (2001)
• [文献書誌] Satoshi Kuriki, Hidetoshi Shimo daira, Anthony J. Hayter: "The isotonic range statistic for testing against an ordered alternative"Journal of Statistical Planning and Inference, to appear. (to appear). (2002)
• [文献書誌] K.Fukumizu: "Geometry of neural networks : Natural gradient for learning"Handbook of Biological Physics, vol.4 : Neuro-informatics and Neural Modelling.. 731-769 (2001)
• [文献書誌] K.Fukumizu: "Geometry of Neural Networks and Models with SIngularities"AIP Conference Proceedings 553 DISORDERED AND COMPLEX SYSTEMS. 553. 117-122 (2001)
• [文献書誌] K.Fukumizu: "Asymptotic Theory of Locally Conic Models and its Application to Multilayer Neural Networks."KnowledgeBased Intelligent Information Engineering Systems & Allied Technologies (KES'2001). 1570-1574 (2001)
• [文献書誌] Jinfang Wang: "Statistical Disclosure Control Based on Random Uncertainty Intervals"Enabling Society with Information Technology. 244-255 (2001)
• [文献書誌] S.Eguchi, J.B.Copas: "Recent Developments in Discriminant Analysis from an Information Geometric Point of View"ournal of Korean Statistical Society (The special issue of the 30th aniversary of the Korean Statist. Soc). 30. 247-264 (2001)