| 研究課題/領域番号 |
25330276
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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 |
知能情報学
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
赤穗 昭太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 研究グループ長 (40356340)
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| 研究分担者 |
藤木 淳 福岡大学, 理学部, 准教授 (10357907)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2014年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2013年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 情報幾何 / カーネル法 / 機械学習 / アルゴリズム / 幾何学 / 関数解析学 / パタン認識 |
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| 研究成果の概要 |
機械学習が有効に働くためには入力信号間の距離を的確にとらえることが非常に重要となる．本研究課題では，情報幾何学や再生核ヒルベルト空間理論の枠組みを基本とし，空間に自然な構造を入れることによって機械学習アルゴリズムを改善する試みを行った．応用として，データ数が少ないときに類似の学習問題の結果を融合することによって学習精度の向上をはかる転移学習や，高次元中に埋め込まれた低次元構造の次元を推定する問題に適用し有効性を確認した．
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