| 研究課題/領域番号 |
22K17951
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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 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
石橋 英朗 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 助教 (30838389)
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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 |
2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022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 | メタモデリング / スコアマッチング / Energy-based model / メタ学習 / 情報幾何学 / マルチタスク学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では複数の類似する経験を通して得られた知識からそれらの知識に共通するより普遍的な知識を推定するメタモデリング法の学習理論を構築することを目指す．本研究の特色はEnergy-based model (EBM)集合のメタモデリング法の理論を構築することで，それぞれの経験を知識としてモデル化するモデリング法に依存しないユニバーサルなメタモデリングの学習理論構築を目指す点である．これにより既存のモデリング法のメタモデリングができるようになるだけでなく，データに合わせてシームレスに適切なメタモデリングを選択できるようになる．
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| 研究実績の概要 |
本年度では以下の3つを行った．（1）共役勾配法を用いたさらに安定かつ高速な計算法の開発．（2）画像データを用いた事前学習済みニューラルネットワークによるスコアマッチングベースメタモデリングの有効性の検証．（３）潜在変数が伴う場合へ拡張するための前段階として情報幾何学を用いた指数型分布族のメタモデリングの開発．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
スコアマッチングベースのメタモデリングの手法は論文にまとめたが受理されなかったためである．受理されなかった理由は提案手法の有効性の検証が不十分だったため，さらなる関連手法との比較や実際のデータを用いた検証を行う予定である．
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| 今後の研究の推進方策 |
スコアマッチングベースのメタモデリングの有効性を十分に示すために，更なる関連手法との比較，実際のデータを用いて十分な検証を行う．一方で，潜在変数が伴う場合への拡張も重要な課題のため，スコアマッチングベースで潜在変数が伴う指数型分布族集合のメタモデリング法の開発も引き続き行っていく．
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