| 研究課題/領域番号 |
20K19865
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
石橋 英朗 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 助教 (30838389)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 情報幾何学 / 階層モデリング / メタ学習 / マルチタスク学習 / ガウス過程 / 転移学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
データから得られた知識を他の知識を学習する際に利用する枠組みはマルチタスク学習や転移学習，メタ学習と呼ばれる．既存のマルチタスク学習や転移学習，メタ学習の多くは学習させたいタスクに合わせてアルゴリズムが提案されており，汎用的に利用できる枠組みは少なかった．本研究では任意の学習タスクの幾何学構造を包括的に定義することで目的に合わせてシームレスにアルゴリズムを提供するための枠組みの構築を目指す．
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は情報幾何学に基づいたベイズ事後分布集合の階層モデリングの学習理論を構築することである．この目的のため，本研究では以下の３点について取り組んだ．（１）モデルパラメータが無限次元の事後分布集合の幾何学構造を定義した．（２）確率分布集合のモデリング法を開発した，特にカーネル平滑化を用いた多様体モデリング法を開発した．（３）潜在変数が伴う場合の事後分布集合の階層モデリング法を開発した．これにより，教師なし学習の階層モデリングが可能となった．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では情報幾何学に基づいて汎用的に利用できるメタ学習，マルチタスク学習，転移学習の方法論を構築した． 特に本研究の枠組みでは一般的に扱われる教師あり学習のメタ学習やマルチタスク学習だけでなく教師なし学習のメタ学習やマルチタスク学習も統一的に扱うことが可能となる． これにより様々なデータの形式や学習タスクに適した学習アルゴリズムをシームレスに提供できるようになった．
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