研究課題/領域番号 |
23K16959
|
研究種目 |
若手研究
|
配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
|
研究機関 | 東京大学 |
研究代表者 |
片上 舜 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 助教 (90972084)
|
研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2028-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2027年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
|
キーワード | ベイズ推論 / 交換モンテカルロ法 / マルチモーダル計測 / ベイズ統合 / モデル選択 |
研究開始時の研究の概要 |
近年、計測科学にベイズ推論を応用するベイズ計測が広がりつつある。ベイズ計測では従来手法の問題点であった評価関数のローカルミニマムの問題を解決できる。さらに計測データがどのようなメカニズムで生成されたかを計測データから決めることのできるモデル選択が可能である。本研究課題では、これまでの研究に基づき【課題 1】マルチモーダルな計測データへのベイズ計測【課題 2】ベイズ計測アルゴリズムの高速化【課題 3】ベイズ計測の高速ライブラリによる水平展開 の課題でベイズ計測の効率化と普及を目指す。本課題で提案する枠組みを確立させることで、 ベイズ計測の情報数理科学への応用展開に多大な波及効果が見込める。
|