| 研究課題/領域番号 |
23K18497
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
高橋 達二 東京電機大学, 理工学部, 教授 (00514514)
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| 研究分担者 |
岡本 洋 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任研究員 (00374067)
布山 美慕 立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311)
西郷 甲矢人 長浜バイオ大学, バイオサイエンス学部, 教授 (80615154)
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| 研究期間 (年度) |
2023-06-30 – 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 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2024年度: 3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2023年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 不定自然変換理論 / 圏代数 / クラスタリング / 連想ネットワーク / 心理実験 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人間は抽象化・概念化した知識を迅速に対応づける (類推推論) ことで、新奇環境に適応できる (転移学習)。類推は、人間レベルの転移学習を実現するための鍵であり、「一を聞いて十を知る」高い学習能力を支えている。しかし既存の類推アルゴリズムは、入力となる知識構造に対し、人手による高度な抽象化とツリー構造への整理を必要とし、そのうえ計算量も膨大なため、認知的現実性と工学的実用性の両方を欠く。そこで本研究では、マルコフ連鎖モジュラ分解と不定自然変換理論を用い、最も一般的かつ基本的な知識構造である重み付き有向ネットワーク上での概念化と類推を実現する。
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