| 研究課題/領域番号 |
21K17808
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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 | 九州大学 |
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研究代表者 |
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | Time Series / Neural Network / Dynamic Programming / Pattern Recognition / Machine Learning / Time series / Temporal neural network / Dynamic programming |
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| 研究開始時の研究の概要 |
The purpose of this research is to address the existing issues with temporal neural networks, such as challenges with time series, inflexibility, lack of explainability, and problems with efficiency. To solve these problems, this research proposes the use of a novel neural architecture warping.
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| 研究成果の概要 |
この助成金による研究は、時系列認識、ニューラルネットワーク、パターン認識の分野で広範な成功を収めました。具体的には、ニューラルネットワークの表現やアーキテクチャを動的に変形させ、新しい応用に適用するための研究が行われました。
研究成果として、査読付きの国際ジャーナル論文が6件、査読付きの国際会議論文が9件、日本の学会発表が4件あります。また、現在査読中の論文が3件あり、執筆中の論文が2件あります。これらの出版物はすべて高水準のジャーナルおよび会議です。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
この研究は、ニューラルネットワークの頑健性と適用範囲の向上において重要です。多くの出版物は、時系列認識や文書認識の研究において長期的な影響を持ちます。
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