| 研究課題/領域番号 |
22700191
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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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 | 独立行政法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
渡辺 顕司 独立行政法人産業技術総合研究所, フェロー, 産総研特別研究員 (50571064)
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| 研究協力者 |
大津 展之 独立行政法人産業技術総合研究所, フェロー
小林 匠 独立行政法人産業技術総合研究所, 情報技術研究部門, 研究員 (30443188)
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| 研究期間 (年度) |
2010 – 2011
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| 研究課題ステータス |
完了 (2011年度)
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| 配分額 *注記 |
2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
2011年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2010年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | ロジスティック回帰 / 数量化IV類 / 半教師あり機械学習手法 / 最適化 / 統計的パターン認識 / 機械学習手法 / 多変量解析 / 付与ラベルの確信度推定手法 |
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| 研究概要 |
生物学系研究分野の信号情報解析などでは、計測サンプルのラベルは、計測対象が物理的・生物学的な不確定性を持っていること、およびラベルが文献情報などを用いて主観的に付与されていることから、確実にモデルで表現できる少数のサンプルに付与されたラベル以外も信頼できるとは限らない。このような場合、ラベルの確からしさ(確信度)を推定するための解析手法を確立する必要がある。そこで本研究では、数量化IV類とロジスティック回帰に着目したデータ解析(確信度推定)手法であるLogistic label propagation(LLP)を提案した。さらに、LLPに適用し、実データ解析における計算コストを削減するために、非線形共役勾配法を用いた最適化手法に関する予備研究を行った。これら提案手法の性能評価を行ったところ、既存手法と比較して、優れた確信度推定結果を示し、計算コストの削減に成功した。
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