| 研究課題/領域番号 |
24500283
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 東海大学 |
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研究代表者 |
上村 龍太郎 東海大学, 情報教育センター, 教授 (80176643)
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| 研究分担者 |
竹内 晴彦 独立行政法人, 産業技術総合研究所, 主任研究員 (00357401)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
2014年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2013年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2012年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 自己組織化マップ / 情報論的方法 / 能動学習 / 多層ニューラルネットワーク / 相互情報量 / 競合学習 / 深層学習 / 内部表現 / 段階的情報最大 / 変数選択 / 機械学習 / 情報理論 / 教師付学習 / 自由エネルギー / 重要性分析 / クラス構造 |
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| 研究成果の概要 |
本研究ではニューラルネットワークの情報論的研究において目的に応じて多様で開かれた表現を創る研究を行った．具体的には，単純で自然な表現，さらに社会的表現を生み出す仕組みをモデル化しようとした．この開放型の表現研究の中から，ニューラルネットワークの基礎能力を高め，さらに情報量の定義を変更する必要が出てきた．このため多層型ニューラルネットワークを構築する研究に着手した．さらに，これまで情報量の蓄積のみを考えていたが情報量の可能性を考慮することが必要であることがわかった．また，情報論的方法は複雑であり，これを単純化しない限り実用的な方法とはなりえないこともわかった．
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