| 研究課題/領域番号 |
23500280
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
古川 徹生 九州工業大学, 生命体工学研究科(研究院), 教授 (50219101)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2013
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| 研究課題ステータス |
完了 (2013年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2013年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2012年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2011年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | ニューラルネット / 自己組織化写像 / 高次知識獲得 / 学習理論 / 多様体 / テンソル / 自己言及 / 自己組織化マップ / テンソル解析 / 位相保存写像 / 形状空間法 / 関係データ / 推薦システム / 知能アルゴリズム / SOM / テンソル分解 / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 自己組織化 |
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| 研究概要 |
高次の知識を得るための階層的学習法に関する研究を行った．第１次階層での学習は，個々のケースにおけるデータを学び，モデル化を行う．第２次学習では１次学習の結果をデータとみなして，すべてのケースに共通する普遍モデル，すなわち高次知識を得る．この学習タスクはテンソル方程式で書くことを見出し，自己組織化写像 (SOM) の階層構造で解けることを見出した．さらに多視点的データ解析を可能にするテンソルSOMを開発し，その有効性を示した．
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