| 研究課題/領域番号 |
24K16963
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分12040:応用数学および統計数学関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
小松 瑞果 神戸大学, システム情報学研究科, 助教 (80856766)
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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 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2025年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2024年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 微分代数 / 状態空間モデル / 深層学習 / 時系列データ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，状態空間表現を深層学習のレイヤーとして用いるモデルと，状態空間表現やその一部をニューラルネットワークに置き換えたモデルを対象とする．前者の具体例としては，自然言語処理分野において提案されたS4モデルが挙げられ，特定の構造をもつ状態空間表現がニューラルネットワークのレイヤーとして機能し，効率的な学習に寄与している．本研究では，このアイデアに着目し，類似の効果をもたらす状態空間表現を調査する．後者の具体例としては，DSSMやUDEなどが挙げられる．入出力関係の定性モデル化に向け，これらのモデルにシンボリック多項式回帰・代数的可同定性解析・可観測性解析などを組み合わせる．
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