| 研究課題/領域番号 |
22K14254
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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21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 群馬大学 |
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研究代表者 |
齋藤 翔太 群馬大学, 情報学部, 准教授 (60822145)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2024年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | データサイエンス / ベイズ符号 / データ圧縮 / 依存関係のあるデータ / 理論評価 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
情報理論が通信の問題だけでなくデータサイエンスの諸問題に対しても有用な知見を与えることが、近年注目されている。本研究では、依存関係のあるデータ系列へ、これまでの研究を拡張・展開する。具体的には、依存関係のあるデータ系列に対する分類問題、予測問題、変化点検出問題に関して、これまでに開発した手法を応用することで、分類誤り率や予測の2乗誤差などの数式の理論解析を行うとともに、効率的アルゴリズムを構築する。本研究によって、従来よりも精密な（従来よりも数学的に正確な）理論式を導出できる。さらに、ベイズ決定理論に基づく理論最適性を保ちつつ効率的であるような新規アルゴリズムを構築できる。
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| 研究実績の概要 |
本研究では、依存関係のあるデータ系列に対する変化点検出問題、分類問題、予測問題、パラメータの推定問題等に対して、高性能データ圧縮法のひとつであるベイズ符号の理論研究成果と効率的データ圧縮アルゴリズムを応用することにより、分類誤り率や予測の2乗誤差などの数式に対する数学的に正確な理論解析を行うとともに、ベイズ決定理論に基づく理論最適性を保ちつつ効率的なアルゴリズムを構築することが目標である。この目標に対して、今年度は以下の成果を得た。
１）依存関係のあるデータの一例として文脈木情報源から発生するデータがある。この文脈木情報源が区間毎に変化するような非定常情報源に対して、効率的なベイズ符号化法を構築した。さらに、この手法が変化点検出問題に対しても有用であることを発見した。得られた成果は、IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences Vol.E107-A(3) 2024年3月号に掲載された。
２）文脈木情報源に対するベイズ符号のハイパーパラメータの決定手法について研究し、得られた成果は2023 IEEE International Symposium on Information Theory（台湾、台北）にて発表した。
３）ベイズ符号は、ベイズリスクを最小にするような符号化確率を用いてデータを圧縮するものである。このベイズリスクの下界を統一的に理解する枠組みを提案し、IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences Vol.E107-A(3) 2024年3月号にて発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「研究実績の概要」で記したように、当初に予定通りベイズ符号の理論研究の成果を応用することで、変化点検出問題やパラメータ推定問題等に対して新たな成果が得られているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度が研究最終年度であるため、これまで得られた成果のまとめ、発展等を目指す。
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