| 研究課題/領域番号 |
24K15088
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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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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
石橋 英朗 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 助教 (30838389)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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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 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2024年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | メタモデリング / メタ学習 / マルチタスク学習 / 情報幾何学 / 変分推論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では複数の類似する経験（データ）を通して得られた知識（モデル）からそれらの知識集合（モデル集合）に共通するより普遍的なメタ知識（メタモデル）を推定することで新しい知識を生成したり，状況に合わせて適応的にモデルを切り替えることができるメタモデリング法の学習理論を構築することを目指す．とりわけ本研究では一部のデータが観測できない状況を扱う潜在変数モデルも統一的に扱えるメタモデリング法の普遍的な理論構築を目指す．
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