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最適輸送距離によるデータ集合体の生成的多様体モデリング

研究課題

研究課題/領域番号 21K12061
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)

研究分担者 石橋 英朗  九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 助教 (30838389)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2025-03-31
研究課題ステータス 交付 (2023年度)
配分額 *注記
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
キーワードメタモデル / 最適輸送距離 / マルチドメイン / マルチビュー / メタモデリング / マルチタスク学習 / 多様体モデリング / マルチレベルモデリング / データ集合体
研究開始時の研究の概要

本研究の目的は,データ集合の集合(データ集合体)をモデリングする学習の理論と手法開発,およびその応用である.本研究ではデータ集合体を多様体を用いて確率モデル化するとともに,それらを確率モデル空間におけるリーマン多様体として階層的にモデル化する.その際,確率モデル間の距離を最適輸送距離で定義する.すなわち測地的最適輸送距離による階層的多様体モデリングの開発と学習理論究明が本研究の目標である.

研究実績の概要

今年度は以下の研究を実施内容と成果は以下のとおりである。
(1) 第一に、最適輸送距離とメタ学習の関連性について理論的研究を深めた。最適輸送距離を直接最適化するのではなく、ガウス・ヘリンジャー距離に基づく不均衡最適輸送距離にすることが勾配法による最適化が可能になり、これが今まで取り組んできたメタモデル学習と関連することが見えてきた。この内容は2024年度の人工知能学会で発表予定である。
(2) 第二に、メタモデルを利用して、多様なダイナミクス集合を、状態空間モデルのメタモデルとして学習することで、その分岐構造や多様な運動生成につなげられることを進めている。この成果は、2024年度のNOLTA国際会議で発表予定である。
(3) 第三に、マルチビューデータもある種のメタモデル学習とみなして最適輸送距離を導入することで、適切なメトリック推定ができるこどう示した。これは2023年度の国際会議で発表した。
(4) 第四に、文献検索におけるドキュメント・キーワード関係データも、「さまざまなユーザーの関心の対象」ごとにメタモデルをすることで、より効果的な情報検索・情報探索システムが構築できることを示した。またセレンディピティやドメイン知識獲得にも応用できることがわかった。この成果は特許出願を行った。また2024年度に論文投稿の予定である。この他にも、メタモデル学習の基礎となるドキュメント・タグの相互情報量に基づく同時埋込みの研究を行い、国際会議で発表を行った。

現在までの達成度 (区分)
現在までの達成度 (区分)

3: やや遅れている

理由

ここ数年の精神的な体調不良(鬱病)のため、研究を推進させることが困難であった。現在は治療中で回復しており、1年間延長することでこの遅れを取り戻す計画である。

今後の研究の推進方策

この1年間、本申請課題の最終年として、以下の点にテーマを中心に今での研究を総括、発表することに重点をおく。
(1) 最適輸送距離とメタモデル学習の理論的関連性の明確化。メタモデル学習において、モデル間の距離を最適輸送距離で理論化を完成させる。とりわけ、ガウス・ヘリンジャー距離の観点で、目的関数を緩和し、KLダイバージェンスに基づく従来法との共通点と相違点を明確にするとともに、実用的な計算法を実現する。
(2) 複数の状態空間モデルをメタモデル学習することで、ダイナミクス集合の学習法を確立する。これよにより、非線形力学系の分岐構造を推測したり、多様な運動を表現したりできるようにする研究を行う。分岐構造に関しては非線形力学系の数値シミュレーションを用い、一方で運動のメタモデリングは人間の運動の実データを用いる。またこれらの成果を国際会議等で発表を行う。
(3) 新規の発展性として、情報幾何学の観点から見たメタモデリング理論へ展開するアイデアが具体化してきた。緩和した最適輸送距離をKLダイバージェンスの観点で表現するとともに、情報幾何学の視点でそれを再定式化する。この1年間では、今後の発展テーマの確立という位置づけで取り組む。
(4) メタモデリングの実応用として、さまざまな異なる視点からの検索や探索を可能とする情報システムができることがわかった。この着想を元に情報システムを開発する。すでに試作品段階はできており、本年度において完成させ、国際会議・論文等で発表する。

報告書

(3件)
  • 2023 実施状況報告書
  • 2022 実施状況報告書
  • 2021 実施状況報告書
  • 研究成果

    (14件)

すべて 2024 2023 2022 2021

すべて 雑誌論文 (3件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 2件) 学会発表 (11件) (うち国際学会 9件)

  • [雑誌論文] Low-rank kernel decomposition for scalable manifold modeling2022

    • 著者名/発表者名
      K. Miyazaki, S. Takano, R. Tsuno, H. Ishibashi, T. Furukawa
    • 雑誌名

      2022 Joint 12th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 23rd International Symposium on Advanced Intelligent Systems, SCIS and ISIS 2022

      巻: - ページ: 1-6

    • DOI

      10.1109/scisisis55246.2022.10001865

    • 関連する報告書
      2022 実施状況報告書
    • 査読あり
  • [雑誌論文] Visual analytics of set data for knowledge discovery and member selection support2022

    • 著者名/発表者名
      Watanabe Ryuji、Ishibashi Hideaki、Furukawa Tetsuo
    • 雑誌名

      Decision Support Systems

      巻: 152 ページ: 113635-113635

    • DOI

      10.1016/j.dss.2021.113635

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Multi-task manifold learning for small sample size datasets2022

    • 著者名/発表者名
      Ishibashi Hideaki、Higa Kazushi、Furukawa Tetsuo
    • 雑誌名

      Neurocomputing

      巻: 473 ページ: 138-157

    • DOI

      10.1016/j.neucom.2021.11.043

    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] Connotation Visualization of ‘uta-kotoba’ of Waka poetry Based on Conditional Co-occurrence Probability2024

    • 著者名/発表者名
      Yusuke Ayukawa, Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      The 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Development of an information retrieval and exploration system for identifying user's domain of interest2024

    • 著者名/発表者名
      Ryusei Iki, Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      The 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] ダイナミクスとキネマティクスのメタモデリング:最適輸送最小化によるアプローチ2023

    • 著者名/発表者名
      德永優希,竹村綜一朗,田中大揮,石橋英朗,古川徹生
    • 学会等名
      日本神経回路学会全国大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] 相互情報量最大化に基づくヘテロ共起データの埋め込み法の提案2023

    • 著者名/発表者名
      石田 琢朗, 古川 徹生
    • 学会等名
      日本神経回路学会全国大会
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
  • [学会発表] Co-training Based Metric Learning for Manifold Modeling2023

    • 著者名/発表者名
      Yuki Fukunaga,Shuri hirowatari,Tetsho Furukawa
    • 学会等名
      International Conference on Innovative Computing, Information and Control
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Heterogeneous Co-occurrence Embedding via Mutual Information Maximization2023

    • 著者名/発表者名
      Takuro Ishida, Keisuke Yoneda,Tetsuo Furukawa
    • 学会等名
      International Symposium on Advanced Intelligent Systems
    • 関連する報告書
      2023 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Meta-modeling of manifold models for dynamical systems through biased optimal transport distance minimization2022

    • 著者名/発表者名
      S. Nakashima, H. Ishibashi, T. Furukawa
    • 学会等名
      The 3rd International Symposium on Neuromorphic AI Hardware
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Simultaneous Meta- modeling of Dynamics and Kinematics based on the Hierarchical Manifold Modeling2022

    • 著者名/発表者名
      D. Tanaka, H. Ishibashi, T. Furukawa
    • 学会等名
      The 3rd International Symposium on Neuromorphic AI Hardware
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Sparse approximation of unsupervised kernel regressionfor large scale relational data2022

    • 著者名/発表者名
      K. Miyazaki, H. Ishibashi, T. Furukawa
    • 学会等名
      The 3rd International Symposium on Neuromorphic AI Hardware
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Fashion outfit retrieval via hashtag search and visually-assisted browsing on jointed manifold models2021

    • 著者名/発表者名
      S. Hirowatari, T. Ishida, T. Iwasaki, T. Furukawa
    • 学会等名
      International Conference on Innovative Computing, Information and Control, 2021
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Scalable manifold modeling by Nadaraya-Watson kernel regression2021

    • 著者名/発表者名
      K. Miyazaki, H. Ishibashi, T. Furukawa
    • 学会等名
      International Conference on Innovative Computing, Information and Control, 2021
    • 関連する報告書
      2021 実施状況報告書
    • 国際学会

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公開日: 2021-04-28   更新日: 2024-12-25  

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