| 研究課題/領域番号 |
15K00333
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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 | 福井大学 |
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研究代表者 |
村瀬 一之 福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (40174289)
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| 研究協力者 |
畑 龍介 福井大学, 大学院工学研究科
M.A.H. Akhand Kuhlna University of Engineering and Technology, Professor
Pintu Chandra Shill Kuhlna University of Engineering and Technology, Professor
Md. Monirul Islam Bangladesh University of Engineering and Technology, Professor
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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: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | ニューロファジィ / 多元数 / クラス分類 / 関数近似 / 深層学習 / オートエンコーダー / 畳み込みニューラルネットワーク / クラス分類問題 / 関数近似問題 |
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| 研究成果の概要 |
ある写真に何が写っているかをコンピュータが判断したときに、どういう理由でそう判定されたのか知ることは極めて重要である。ニューロファジィではルールと呼ばれる判断規則の組み合わせで最終判断が下される。逆に与えられたお手本からルールを決定していく方法がニューロファジィ学習アルゴリズムである。しかしながら、従来の方法では非常に多くのルールが生成されてしまい理解に苦しむことになる。そこで本研究では、複素数や4元数を利用して、ルールやパラメータ数を減らす方法を開発した。その結果、実数の場合に比べて極めて少ないパラメータ数で高精度・高速度で学習できた。これによりルールの意味づけが容易になったと言える。
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