研究課題
基盤研究(C)
本研究の目的は「深層学習における潜在変数の質を解析し、モダリティに依らないより高品質な潜在変数の構成法を検討すること」である。深層学習モデルは大量の高次元データを対象とした複雑な問題の学習が可能である。深層学習は様々なモダリティの入力に対して活用されており、その特徴量の抽出は表現学習と呼ばれる。これまでの深層学習では出力データの品質を良くすることに重きが置かれ、潜在変数が表現する情報の質に関する検討はあまりされていない。そこで潜在変数から出力を生成するデコーダを用いて潜在変数の各次元の役割を明らかにすることをまずは行う。その上で出力の品質を向上させる潜在変数について検討を行う。