| 研究課題/領域番号 |
15300001
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
情報学基礎
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| 研究機関 | 東北大学 |
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研究代表者 |
丸岡 章 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (50005427)
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| 研究分担者 |
瀧本 英二 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 助教授 (50236395)
天野 一幸 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 助手 (30282031)
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| 研究期間 (年度) |
2003 – 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 |
16,300千円 (直接経費: 16,300千円)
2005年度: 5,500千円 (直接経費: 5,500千円)
2004年度: 5,800千円 (直接経費: 5,800千円)
2003年度: 5,000千円 (直接経費: 5,000千円)
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| キーワード | ブースティング / 決定木 / リスク情報 / オンライン割り当て / ランダムプロジェクション / クリーク関数 / 相関 / 多数決関数 / 動的資源配分 / Vovkの統合戦略 / 決定リスト / 単調DNF式 / オンラインオークション / シャノンスイッチングゲーム / マージン保存 / 学習 / ブーステイング / しきい値回路 / エネルギー計算量 / 例題からの学習 / 過学習 / 単調論理回路 / 非単調論理回路 / 論理回路の下界 / NP完全問題 / 学習アルゴリズム / 境界被覆 / 協調と競合 |
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| 研究概要 |
計算理論の立場から部分と全体の協調と競合に関する計算原理について解明を目指した。具体的な成果は次のとおりである。
1.新しく導入されたG-entropyを用いて、効率の良いブースティングアルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、G-entropyをスプリッティング条件として用いトップダウン決定木アルゴリズムに基づいて設計されている。
2.新しくリスク情報を導入して、従来のオンライン資源分配問題を解く、統合アルゴリズムに基づいた効率の良いアルゴリズムとその性能評価を与えた。
3.ランダムプロジェクションに基づき次元を圧縮アルゴリズムを与え、このアルゴリズムがマージンを保存することを示すとともに、従来のJohnson-Lindenstrassの補題に基づいたアルゴリズムより効率が良いことを導いた。
4.クリーク関数を計算する、O(loglogn)個の否定ゲートを用いた論理回路のサイズは、多項式関数を越えることを証明した。
5.f(x)=x_jと定義される論理関数は、フェア関数の中では、多数決関数とは相関が最小となることを導いた。ここに、論理関数fとgの相関とは1-2P_r[f(x)≠g(x)]と定義され、fがフェアとはP_r[f(x)=1]=1/2となることである。
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