| 研究課題/領域番号 |
15K00330
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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 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 山形大学 |
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研究代表者 |
安田 宗樹 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (20532774)
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| 連携研究者 |
片岡 駿 小樽商科大学, 商学部, 准教授 (50737278)
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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: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2016年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2015年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 深層学習 / 統計的機械学習 / 確率的情報処理 / 情報統計力学 / 理論解析 / アルゴリズム開発 / 深層ボルツマンマシン / 制限ボルツマンマシン / 情報理論 |
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| 研究成果の概要 |
確率的情報処理と情報統計力学理論を用いて深層学習モデルに対する数学的・情報理論的背景の定式化と，具体的な高効率計算アルゴリズムの開発を目指す．当該研究期間内で得た主な成果は以下のようなものである．（１）深層ボルツマンマシンにおける事前学習の数理的背景を明らかにした．（２）制限ボルツマンマシンに対する新しい一般的な数学定理を得た．この定理は，確率推論において平均場近似を利用する場合，モデル全体に統計操作をするよりも一部の変数（層）を周辺化操作で消去してから操作した方がより良い結果を得られるということを保証する．（３）深層システムに対する高速なノイズ耐性検査アルゴリズムを開発した．
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