研究課題/領域番号 |
23K20384
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 北海道大学 |
研究代表者 |
田中 章 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (20332471)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 機械学習 / 教師付き学習 / 再生核 / モデル選択 |
研究開始時の研究の概要 |
再生核、及び、再生核ヒルベルト空間に基づく機械学習の性能向上を目指すべく、以下の項目について研究を実施する。 1)再生核ヒルベルト空間を規定する写像、及び、写像の像空間の計量そのものをモデルとする再生核の族を構築する。 2)当該族に属する再生核に対応する再生核ヒルベルト空間について、その計量等の理論的な性質を明らかにする。 3)当該再生核の族から汎化性能の高い再生核を選択するモデル選択基準を開発する。 4)実用化に向け、計算量の削減法等を開発する。
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