| 研究課題/領域番号 |
22300064
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理・知能ロボティクス
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| 研究機関 | 同志社大学 |
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研究代表者 |
片桐 滋 同志社大学, 理工学部, 教授 (40396114)
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| 研究分担者 |
渡辺 秀行 (独)情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所, 主任研究員 (40395091)
中村 篤 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所, メディア情報研究部, 主幹研究員 (50396206)
松田 繁樹 (独)情報通信研究機構, ユニバーサルコミュニケーション研究所, 主任研究員 (20395007)
堀 貴明 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所, メディア情報研究部, 主任研究員 (20396211)
渡部 晋治 日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所, メディア情報研究部, 研究員 (50396214)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)
2012年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
2011年度: 5,590千円 (直接経費: 4,300千円、間接経費: 1,290千円)
2010年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
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| キーワード | パターン認識 / 識別学習 / 最小分類誤り学習 / 計算論的学習理論 / 音声情報処理 |
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| 研究概要 |
最小分類誤り学習法のこれまでの性能限界を突破することを目指して,特に,平滑化分類誤り数損失の平滑性が持つ未知標本耐性向上の機構を解明し,その平滑度の自動的最適設定法を開発,さらにカーネル法を組み込んだカーネル型最小分類誤り学習法を開発することで,本学習法の一層の識別力向上を実現した.また,ラウンドロビンデュエル識別法を開発することで,大規模かつ複雑な分類器のための高効率な識別学習法を実現した.
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