変分自己符号化器における事後確率分布崩壊に関する実用的で理論保証付き解決策の研究

• 研究課題/領域番号: 24KJ0862
• 研究種目: 特別研究員奨励費
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 国内
• 審査区分: 小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 木下 佑利 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特別研究員(DC1)
• 研究期間 (年度): 2024-04-23 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 2,400千円 (直接経費: 2,400千円); 2026年度: 800千円 (直接経費: 800千円); 2025年度: 800千円 (直接経費: 800千円); 2024年度: 800千円 (直接経費: 800千円)

研究開始時の研究の概要

本研究では生成モデルの中でも特に重要な手法である変分自己符号化器(VAE)の一つの致命的な問題点である事後確率分布崩壊という現象に対して実用性と理論保証の両方を兼ね備えた解決策の提示とその応用を目的とする。事後確率分布崩壊を制御する方法の理論解析と構築した理論に基づいた実践応用が可能なモデルの考案の2つを軸に研究することで、今までヒューリスティックにのみ頼ってきた分野に理論保証に裏付けられた実践的な手法を提案する。また、本研究で扱う理論解析手法は事後確率分布崩壊だけではなくより広範囲な機械学習の問題に対して有用性が期待でき、一般的な複数の分野へ長期的なインパクトも考慮しその可能性を模索する。