| 研究課題/領域番号 |
15K00307
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 奈良女子大学 |
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研究代表者 |
吉田 哲也 奈良女子大学, 生活環境科学系, 教授 (80294164)
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| 連携研究者 |
今井 英幸 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (10213216)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2017年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2016年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 情報工学 / 機械学習 / 半教師あり学習 |
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| 研究成果の概要 |
データの量や種類の増加に効率的に対処するため，少量の領域知識を活用して性能向上を実現するための技術の確立が求められている．そこで，本研究課題では，グラフ構造に基づく情報論的半教師あり学習法の研究に取り組んだ．具体的には，データ自体の関係を相互情報量に基づいてグラフ構造として表現し，領域知識を制約とみなして正則化に活用する情報論的半教師あり学習法を定式化した．次に，この定式化に基づく最適化学習アルゴズムの開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとしての実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価し，その有効性を確認した．
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