| 研究課題/領域番号 |
25540102
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
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| 研究分担者 |
山際 伸一 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10574725)
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| 連携研究者 |
永野 清仁 群馬大学, 社会情報学部 (20515176)
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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 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
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: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2013年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
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| キーワード | 機械学習 / 組み込みシステム / 組合せ最適化 |
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| 研究成果の概要 |
基礎となる整数パラメータ上での正則化学習アルゴリズムについて検討を行い，いくつかの異なるアプローチについて定性的な比較検討を進めた．しかし本課題は極めて挑戦的なものでもあるため，当初予想していなかったような理論的問題や，計算機上での検証段階における予想以上の計算時間などで十分な性能を得るのが困難であるなどの事態が生じたため，現状では論文としてまとめる程度の成果には至っていない．一方このような考察から得られた代替的アイデアとして，データ中の変数が持つ構造的情報を学習に用いることにより実装レベルで効率的な計算へと帰着できる枠組みを構築する，という点についてその枠組みの構築と有用性検証を実施した．
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