研究課題/領域番号 |
23K16988
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
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研究機関 | 筑波大学 |
研究代表者 |
堀江 和正 筑波大学, 計算科学研究センター, 助教 (60817112)
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研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2024年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2023年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
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キーワード | 機械学習 / 深層学習 / 小モデルアンサンブル / Dropout / 選択的不感化ニューラルネット |
研究開始時の研究の概要 |
生体信号の認識課題において,被験者の属性に合わせた複数の特化モデルを用いることで,個人差の影響を最小化することができる.一方,学習サンプルが多く必要になるという問題を抱えている. 本研究では,Drop Outや選択的不感化ニューラルネットの操作を基に,深層学習モデルの内部処理をある値に合わせて切り替える機構を開発・提案する.異なるグループの被験者に対し,深層学習モデルを一部共有することで,従来よりも少ない学習サンプルで対応できる可能性がある. 本研究では,生体信号からの睡眠ステージ(レム睡眠等)判定課題を対象に,本提案手法の有用性を検討する.
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