| 研究課題/領域番号 |
14084208
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| 研究種目 |
特定領域研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
理工系
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| 研究機関 | 独立行政法人産業技術総合研究所 (2003-2005)
九州工業大学 (2002) |
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研究代表者 |
本村 陽一 (2003-2005) 独立行政法人産業技術総合研究所, デジタルヒューマン研究センター, 主任研究員 (30358171)
池田 思朗 (2002) 九州工業大学, 大学院・生命体工学研究科, 助教授 (30336101)
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| 研究分担者 |
池田 思朗 統計数理研究所, 調査解析実験研究系, 助教授 (30336101)
本村 陽一 産業技術総合研究所, 情報処理研究部門, 主任研究員 (30358171)
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| 研究期間 (年度) |
2002 – 2005
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| 研究課題ステータス |
完了 (2005年度)
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| 配分額 *注記 |
6,600千円 (直接経費: 6,600千円)
2005年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
2004年度: 1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
2003年度: 2,300千円 (直接経費: 2,300千円)
2002年度: 1,200千円 (直接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 確率伝搬法 / ベイジアンネットワーク / 情報幾何 / ターボ符号 / 低密度パリティ検査符号 / 確率推論 / 統計的学習 / EMアルゴリズム / 意図推定 / 意思決定支援 / ベイジアンネット / 確率モデル / 人工知能 / 近似計算 / 情報幾何学 / 情報通信学 / 人口知能 / 確率的情報処理 / アルゴリズム |
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| 研究概要 |
誤り訂正符号の手法であるターボ符号と低密度パリティ検査符号において、情報幾何に基づく確率伝搬法の析を行なった。さらにベイジアンネットワークにおける確率伝搬アルゴリズムを考案し,特許出願を行った。また、計算機上で高速に実行するための並列処理、キャッシュ技術を導入した実装を行い、従来と比べて1.7倍〜最高で100倍の計算速度の向上を達成した。また現実的な場面で確率推論アルゴリズムを適用するための社会的、工学的に有効なベイジアンネットワークの構築手法、アルゴリズムの適用方法についても検討した。とくに従来の多変量解析的な手法、データマイニング的手法、パターン認識的手法、心理的調査手法など多分野にわたる課題を、問題解決の観点から概観し、それらに対して確率伝搬法を適用するための方法論としてベイジアンネットによるモデリングによる一般化と、personal construct理論との関係性を明らかにした。欠損を含むデータから条件付パラメータを推定するためにEMアルゴリズムがあり、ベイジアンネットワークのEMアルゴリズムの場合には、Eステップにおいて他の変数の値から欠損部の値を推定するために確率伝搬法が適用できる。ノード数が179の本格的な規模のベイジアンネットワークでのEMアルゴリズムについて、確率伝搬法とサンプリング法のそれぞれを用いた場合の性能評価を行い、十分実用的な速度でE学習を実行可能であること、欠損部の条件付確率の近似が可能であることを示した。確率伝搬法による確率推論をより幅広く工学的に有用な問題に適用するための応用技術の研究も行った。人間の行動や意図の予測技術の研究を進め、家庭内で起こる幼児の事故予防や自動車運転中のドライバーの支援、インターネットユーザの意思決定支援、アンケートから個人の嗜好性を考慮した携帯電話サービス、などに活用するための検討を行い、以上の研究成果を計4冊の専門書にまとめた。
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