| 研究課題/領域番号 |
15K12104
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | お茶の水女子大学 |
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研究代表者 |
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
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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 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 潜在状態推定 / ガウス過程 / 時系列データ / 多層パーセプトロン / SharedGPLVM / SharedGPDM / GPLVM / GPDM / 潜在空間 / 動作認識 / 経験学習 / ヒューマノイドロボット |
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| 研究成果の概要 |
本研究は，ガウス過程に従う高次元の時系列データを対象にし，GPLVM, GPDMを基盤手法として用いた低次元の潜在空間に圧縮する手法を提案した．また，従来の手法を効率と精度の2つの面で改良する手法として，我々はEMアルゴリズムを使用する代わりに，非線形最適化手法である多層パーセプトロンを導入する手法を提案した．さらに，複数の時系列データの対応関係を取得することが出来るSharedGPLVM, SharedGPDMにも本手法を導入し，双方の手法においても精度よく効率的な潜在空間の推定が出来ることを確認した．
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