複雑な予測モデルの厳密な事後分布計算手法の確立とその応用

• 研究課題/領域番号: 25K03087
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連; 小区分61030:知能情報学関連; 合同審査対象区分:小区分60030:統計科学関連、小区分61030:知能情報学関連
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: 奥野 彰文 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 助教 (40897972)
• 研究分担者: 深作 亮也 九州大学, 数理学研究院, 助教 (40778924) ; 高畠 哲也 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 講師 (80846949)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,980千円 (直接経費: 14,600千円、間接経費: 4,380千円); 2028年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円); 2027年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2026年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2025年度: 7,670千円 (直接経費: 5,900千円、間接経費: 1,770千円)
• キーワード: ニューラルネット / 事後分布 / マルコフ連鎖モンテカルロ法 / 計算統計

研究開始時の研究の概要

研究では，(A)複雑な予測モデルにおける厳密な事後分布形状の解明と，その結果を利用して(B)既存の事後分布近似手法の実用的な評価を目指す．特にニューラルネットを対象とし，恣意的な仮定や近似，および計算時間制約などを排して数週間スパンの計算にも取り組むことで，既存研究より遥かに高精度な事後分布を描写する．得られた厳密な事後分布を正解データとして既存の近似手法の定量的評価などにも利用することで，既存の不確実性評価を一新し，より現実的な視点とベンチマークを提供する．また，(C)その計算結果を一般にも広く公開する．