注意機構を持つ異常値検知手法と深層確率モデルの統合と超高次元時系列データへの応用

• 研究課題/領域番号: 23K28047
• 補助金の研究課題番号: 23H03357 (2023)
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金 (2024); 補助金 (2023)
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連; 小区分61030:知能情報学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 中央大学
• 研究代表者: 樋口 知之 中央大学, 理工学部, 教授 (70202273)
• 研究分担者: 大草 孝介 中央大学, 理工学部, 准教授 (30636907) ; 中村 和幸 明治大学, 総合数理学部, 専任教授 (40462171)
• 研究期間 (年度): 2023-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 18,330千円 (直接経費: 14,100千円、間接経費: 4,230千円); 2026年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2025年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円); 2024年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2023年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
• キーワード: 時系列解析 / 深層確率モデル / 異常検知 / マルチチャンネルデータ / 変分推論

研究開始時の研究の概要

本研究課題では、教師無し学習あるいは自己教師あり学習の枠組みで、我々が開発してきた二つの要素技術、a) 新規の学習アルゴリズムを含む逐次変分オートエンコーダをベースにした深層確率モデルと、b) 異常検知向きのAttention機構を用いた深層学習の、 a) と b)を統合することを目指す。