| 研究課題/領域番号 |
15K16067
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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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 | 名古屋工業大学 |
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研究代表者 |
横田 達也 名古屋工業大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (80733964)
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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 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | テンソル分解 / モデル選択 / 情報量基準 / テンソル補完 / テンソル核ノルム / テンソル総変動 / テンソル因子分解 / 非負行列分解 / 凸最適化 / 主双対分離 / 核ノルム / Total Variation / PET画像再構成 / テンソル最適化 / 全変動 / 近接分離 / 多重線形ランク / 平滑制約 / 低ランク |
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| 研究成果の概要 |
ベクトルや行列などで表すことができないより次元の高い配列データのことをテンソルと呼ぶ．テンソルデータの解析にはさまざまなアプローチがあるが，テンソルをより低次元で表現するテンソル分解モデル，テンソルネットワークモデルの研究が盛んに行われている．しかし，どのデータに対しても万能に有効なモデルは存在せず，与えられたデータに対して適切なモデルを設計する必要がある．この問題をモデル選択とよぶ．本研究では，テンソルデータ解析におけるモデル選択とその応用に関して理論構築，アルゴリズム開発，およびさまざまな検証実験，応用研究を行い，４本の学術論文，１４件の国内研究会および国際学会にて発表を行った．
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