研究課題/領域番号 |
24K20828
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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研究機関 | 岩手大学 |
研究代表者 |
堀田 克哉 岩手大学, 理工学部, 助教 (60981058)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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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)
2025年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
2024年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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キーワード | 部分空間クラスタリング / スパースモデリング / 機械学習 / ビッグデータ |
研究開始時の研究の概要 |
部分空間学習は,データの冗長性を削減し,潜在的なデータ構造を明らかにするデータ分析手法のひとつである.しかし,近年,多岐にわたる情報の収集および蓄積能力が著しく向上したことで,データセットの大規模化および複雑化が進んでいる.従来の部分空間学習手法は,このようなビッグデータを現実的な計算時間かつ記憶容量で解くことを困難としている.また,線形回帰の仮定に基づいているため非線形構造を扱うことができない.本研究では,特徴量選択と符号化処理の考えに基づいた部分空間学習法を構築することで,データセット本来の潜在的部分空間構造を表現する汎用特徴表現獲得に向けた基盤モデルの実現を図る.
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