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Tensor SOM Network:複雑な大規模複合データの包括的解析

研究課題

研究課題/領域番号 18K11472
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
研究機関九州工業大学

研究代表者

古川 徹生  九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 教授 (50219101)

研究期間 (年度) 2018-04-01 – 2021-03-31
研究課題ステータス 完了 (2020年度)
配分額 *注記
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
キーワード多様体モデリング / ビジュアルアナリティクス / 関係データ / 埋め込み / テンソルデータ / 潜在空間 / 自己組織化マップ / テンソルデータ解析 / 多様体disentaglement / 連続潜在変数モデル / データ可視化 / テンソル解析 / 潜在空間法 / 次元削減法 / 知識発見 / ビッグデータ解析 / マルチタスク学習 / 関係データ解析 / ビッグデータ
研究成果の概要

本研究の目的は,複雑に複合した大規模データを包括的に可視化・解析し,知識発見するための汎用的手法の開発である.この目的のため,われわれは以下の4点について取り組んだ.(1) 複合関係データを可視化・解析するための手法開発.(2) 階層構造を持つ複合関係データを可視化・解析するための手法開発.(3) 実データに応用し,開発手法の有用性の実証.(4) 開発手法の基本構成要素となる生成的多様体モデリングの理論研究.われわれは生成的多様体モデルのネットワークにより実現した.これは汎用的なビジュアル・アナリティクスの方法論として位置づけられる.

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では,解析者とシステムが視覚的インタフェースを介して双方向的に情報をやりとりすることを通して知識発見する,human-centeredな視覚的解析システム,すなわちビジュアルアナリティクス (VA) を実現した.とりわけ,多様体モデルネットワークという概念により,複合関係データに対する汎用的なVAシステムの構築法を提供できた.一方学術的な意義としては,マルチモード・マルチビュー・マルチレイヤーなデータの多様体モデリングの学習手法の開発を行った.とりわけ,階層的多様体モデリングは単純な尤度最大化等の原理では実現できないことを見出し,新たな研究への手がかりを得た.

報告書

(4件)
  • 2020 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2019 実施状況報告書
  • 2018 実施状況報告書
  • 研究成果

    (16件)

すべて 2021 2020 2018

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件) 学会発表 (15件) (うち国際学会 8件)

  • [雑誌論文] Hierarchical Tensor SOM Network for Multilevel-Multigroup Analysis2018

    • 著者名/発表者名
      Ishibashi H., Furukawa T.
    • 雑誌名

      Neural Processing Letters

      巻: Vol.E101-A, No.11 号: 3 ページ: 1745-1755

    • DOI

      10.1007/s11063-017-9643-1

    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [学会発表] Unsupervised Kernel Regression with Landmarks for Large Relational Data: Toward Visual Analytics Method for Complex Relational Data2021

    • 著者名/発表者名
      高野修平・津野 龍・野口科瑞稀・宮崎一希・古川徹生
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] マルチタスク多様体モデリングの解くべき問題はなにか? ~ 直積潜在空間と関数空間のアプローチ ~2021

    • 著者名/発表者名
      津野龍・石橋英朗・古川徹生
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
  • [学会発表] Simultaneous Visualization of Documents, Words and Topics by Tensor Self-Organizing Map and Non-negative Matrix Factorization2020

    • 著者名/発表者名
      Kazuki Noguchi, Takuro Ishida, Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      Joint 11th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 21st International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS-ISIS 2020)
    • 関連する報告書
      2020 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 文書・単語の同時分布モデル化による両者の関係性可視化2020

    • 著者名/発表者名
      石田琢朗,米田圭佑,波田野創,古川徹生
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] 関係データの直積空間への埋め込みによる可視化2020

    • 著者名/発表者名
      宮崎一希,渡辺龍二,古川徹生
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Multi-Level SOMによるメンバー構成によるチームパフォーマンスの可視化2020

    • 著者名/発表者名
      瀬野浦貫太,石橋英朗,古川徹生
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Optimal transport based autoencoder for class and style disentaglement2020

    • 著者名/発表者名
      Florian Tambon, Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Tensor SOMを用いたグループディスカッションにおける幼児間のインタラクション可視化2020

    • 著者名/発表者名
      楠元啓介,堀尾圭一,古川徹生
    • 学会等名
      電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会
    • 関連する報告書
      2019 実施状況報告書
  • [学会発表] Simultaneous Visualization of Documents and Words by using Tensor Self-Organizing Map2018

    • 著者名/発表者名
      Takuro Ishida, Hajime Hatano and Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      SCIS&ISIS2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Non-parametric Continuous Self-Organizing Map2018

    • 著者名/発表者名
      Ryuji Watanabe, Hideaki Ishibashi, Tohru Iwasaki and Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      SCIS&ISIS2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Multi-task Learning for Self-Organizing Maps2018

    • 著者名/発表者名
      Kazushi Higa, Hideaki Ishibashi and Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      SCIS&ISIS2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Tensor Self-Organizing Map for Kansei Analysis2018

    • 著者名/発表者名
      Kyouhei Itonaga, Kaori Yoshida and Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      SCIS&ISIS2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Visualization of User-item Rating Matrix by Hierarchical Tensor SOM Network2018

    • 著者名/発表者名
      Kaido Iwamoto, Tohru Iwasaki and Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      SCIS&ISIS2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Simultaneous Analysis of Subjective and Objective Data Using Coupled Tensor Self-organizing Maps: Wine Aroma2018

    • 著者名/発表者名
      Keisuke YonedaKimihiro NakanoKeiichi HorioTetsuo Furukawa
    • 学会等名
      ICONIP2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Multi-task Manifold Learning Using Hierarchical Modeling for Insufficient Samples2018

    • 著者名/発表者名
      Hideaki IshibashiKazushi HigaTetsuo Furukawa
    • 学会等名
      ICONIP2018
    • 関連する報告書
      2018 実施状況報告書
    • 国際学会

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公開日: 2018-04-23   更新日: 2022-01-27  

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