| 研究課題/領域番号 |
18300078
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
|
|---|
| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 (2008-2009)
京都大学 (2006-2007) |
|---|
研究代表者 |
池田 和司 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (10262552)
|
|---|
| 研究分担者 |
岩田 一貴 広島市立大学, 情報科学研究科, 助教 (20405492)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2006 – 2009
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2009年度)
|
| 配分額 *注記 |
13,810千円 (直接経費: 11,500千円、間接経費: 2,310千円)
2009年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2008年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2007年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2006年度: 3,800千円 (直接経費: 3,800千円)
|
|---|
| キーワード | 機械学習 / 情報幾何学 / 情報理論 / 神経情報処理 / パターン認識 / 形状記述子 / 形状認識 / Shape Context / 学習理論 / 確率過程 / SVM / 階層クラスタ分析 / 非類似度 / 混合モデル |
|---|
| 研究概要 |
幾何学的視点からサポートベクトルマシンなどの学習機械の解析を行った.これにより,計算量の少ないサポートベクトルマシンの提案およびその解析,双対構造を持つ学習機械の解析,自己組織化写像の理論構築がおこなわれた.また,情報理論を応用して強化学習の収束性を明らかにするとともに,パターン認識への応用を図った.これにより,理論的裏づけのある非類似度を提案し,その有効性を示した.さらに,機械学習を人間行動のモデリングへも応用した.
|
