| 研究課題/領域番号 |
26280086
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 一部基金 |
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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 | 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 |
永野 清仁 群馬大学, 社会情報学部, 准教授 (20515176)
岩田 具治 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 上田特別研究室, 主任研究員 (70396159)
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| 連携研究者 |
平井 広志 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (20378962)
兼村 厚範 産業技術総合研究所, 情報数理研究グループ, 研究員 (50580297)
石畠 正和 日本電信電話株式会社, NTTコミュニケーション科学研究所, 研究員 (80726563)
竹内 孝 日本電信電話株式会社, NTTコミュニケーション科学研究所, 研究員 (30726568)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2017年度)
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| 配分額 *注記 |
15,990千円 (直接経費: 12,300千円、間接経費: 3,690千円)
2017年度: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2016年度: 3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2015年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2014年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
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| キーワード | 機械学習 / 組合せ最適化 / 最適化 |
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| 研究成果の概要 |
多くの機械学習における問題では，問題構造を有効に利用することで組合せ最適化等で扱われる構造依存な計算体系に帰着することが可能になり，飛躍的に高速・正確な計算が可能となることが期待できる．更にこのようなアプローチをとることにより，データやタスクが持つ構造的な事前情報の利用が可能となるため，解釈性のある結果／モデル獲得へつながる．このような考えの下，本研究では，離散凸性（特に劣モジュラ性）に関連する組合せ論的方法を利用した機械学習のための基礎理論・アルゴリズム開発を行った．また，これらを複数ドメインにおいて適用・検証し，応用的知見獲得や有用性実証までを含めた研究を進めた．
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