研究課題
基盤研究(B)
本研究では，申請者らが先に開発してPCT出願した独自の深層回路である浸透学習法（percolative learning method）と呼ぶ階層型神経回路網の学習手法の基礎理論，実現方法と複数分野への応用について研究を行なった．浸透学習は学習時のみ利用できる入力情報（Aux）を，学習時・運用時の両方で利用できる入力情報（Main）に“浸透”させることで，Mainだけを学習・運用に用いた場合より高精度の認識・分類を実現する手法である．応用例として時系列予測とソフトセンサを扱い，浸透学習が従来手法より高い精度を実現することを確認しし，浸透学習が様々な問題に適用できることを示した．
これまでの神経回路網や深層学習では，学習時のみ利用できるデータは，学習しても実際の運用の際に使えなくなるので，結局利用されてこなかった．これに対して，我々が開発した浸透学習を使うことで，そのようなデータを有効に活用することができるようになった．本事業において浸透学習の理論・方法・応用について具体的な検討を行い，浸透学習が有効であることを示すことができた．今後，様々な分野で浸透学習を利用することが考えられ，その効果と波及効果は大きいと考えられる．
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すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件) (うち招待講演 1件) 産業財産権 (1件)
Conference: 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC)
巻: 1 ページ: 1643-1648
10.1109/smc.2018.00285
