| 研究課題/領域番号 |
23K03871
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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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| 審査区分 |
小区分21030:計測工学関連
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| 研究機関 | 千葉工業大学 |
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研究代表者 |
宮田 高道 千葉工業大学, 先進工学部, 教授 (90431999)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023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 | テンソル復元 / 画像復元 / 確率的最適化 / 深層展開 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
既存のテンソル復元手法の課題である計算量・メモリ使用量コスト（計算コスト）を改善するため，確率的最適化と深層展開を組み合わせることにより，テンソル復元アルゴリズムの復元性能の向上ならびに計算コストの改善を同時に実現する手法を提案する．提案手法により，莫大なデータ量を持つテンソルの復元処理を効率よく行うことが可能となり，劣化のあるテンソルデータからのデータ分析などの広範な分野に応用できる．
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、既存のテンソル復元手法の課題である計算量・メモリ使用量コスト（計算コスト）を改善するため、確率的最適化と深層展開を組み合わせることにより、テンソル復元アルゴリズムの復元性能の向上ならびに計算コストの改善を同時に実現する手法を提案することである。提案手法により、莫大なデータ量を持つテンソルの復元処理を効率よく行うことが可能となり、劣化のあるテンソルデータからのデータ分析などの広範な分野に応用できる。
本年度は、予定しているテンソル復元アルゴリズムの開発と、現実の問題への応用とを同時に進めた。テンソル復元の検討としては、ネットワーク上を流れる通信量データを要素とする行列を対象とし、ごく少数の観測データから残りのデータを補完する手法をさらに改良し、国際会議NoLTA2024で発表するとともに、英文論文誌 Nonlinear Theory and Its Applicationsへの投稿を行い、採録された。
また、本課題の研究内容と関係する研究成果として、本年度は特にビジョン言語モデルを利用した画像信号の評価・復元に関する研究、ならびに画像ステガノグラフィや符号化画像の復元など関する多数の研究を行い、得られた成果をIEEE ICAIICやIEEE ICCE Berlinなどの国際会議、ならびに国内学会にて発表し、PCSJ/IMPS2023ではベストポスター賞を受賞するなどの高い評価を得た。これらの結果は、本課題の研究内容であるテンソル復元を用いた信号復元にもフィードバックが可能である。
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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
本年度は、テンソル復元アルゴリズムを用いたネットワークトラフィックデータの補完を行い、国際会議ならびに論文が採録されるなどしており、研究は順調に推移している。
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| 今後の研究の推進方策 |
2023年度に開発した、改良型の正則化関数を用いるテンソル復元アルゴリズムをネットワークトラフィックデータの補完に用い、その結果を2024年度に開催される国際会議にて発表することが決定している。2024年度は、深層展開を利用することでこれらの手法のパラメータをデータから決定する手法についても検討を行う。
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