| 研究課題/領域番号 |
15K06081
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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 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
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: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 / 凸射影 / 時系列データ予測 / 適応フィルタ / 再生核 / 非線形推定 / 直交射影 / 適応学習 |
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| 研究成果の概要 |
信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。
本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を持つ多カーネル適応フィルタの解析と高性能化に取り組んだ。高速な収束を達成するアルゴリズム開発、高速性のメカニズム解明、再生核が存在しない空間への拡張、分散型への拡張に関する成果を得た。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
モデル選択問題は、数理科学における重要テーマとして長年研究されてきた。多カーネル適応フィルタは、複数の再生核を利用することで柔軟で冗長な数理モデルを用意し、スパース化によって冗長な辞書から適切な要素のみを自動抽出する機能を備えた手法である。研究代表者は、同手法に関する研究に2010年に着手し、2012年に誌上発表、以降、様々な方向に研究を進展させてきた。本科研費プロジェクトで得られた成果は、アルゴリズムの高速化・高速化メカニズムの理解・分散型アルズリズムへの発展を含むものであり、ビッグデータ解析への需要と期待が高まる現代と未来において、基盤技術としての役割を担っていくことを期待する。
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