| 研究領域 | スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成 |
|---|
| 研究課題/領域番号 |
26120524
|
|---|
| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 審査区分 |
複合領域
|
|---|
| 研究機関 | 大阪大学 |
|---|
研究代表者 |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2015年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2014年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
|
|---|
| キーワード | 機械学習 / 組合せ最適化 / 疎性モデリング |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究は、離散凸性（特に劣モジュラ性）に基づいた疎性モデリングのための組合せ論的な理論的解析方法、および最適化を中心とした計算への方法論的基盤の構築を目的とするものである。特に、効率的に計算可能な離散凸最小化として定式化するために必要な家庭の明確化とそれに基づく高速アルゴリズムの開発、および事前知識としてのデータ特徴間の構造をりさんとつ生に基づき利用するための方法について取り組む。そして本領域や、その他の応用研究者らとともに、得られた成果を種々の実データに対して適用し、その有用性の検証を行うことを目的としている。
当該年度では、(課題1)疎性モデリングへの離散凸性に基づく理論解析方法のと高速アルゴリズムの開発、および(課題2)データ構造情報を用いた疎性モデリングへの組合せ論的解析方法の深化の両方に関連して、既存の構造正則化を列もジュラ関数の性質を用いて一般化した高階結合正則化を導出し、さらにその高速な最適化方法も開発した。得られた方法は、地理情報データなどへ適用し、その有用性についても検証を行った（論文投稿なども進めた）。
(課題3)周辺情報分野への展開とドメイン研究者との協働における応用的問題への適用に関しては、企業研究者などとの遺伝子データへの適用や、コンピュータビジョン分野における問題への適用などを行い、その有用性を確認した。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
27年度が最終年度であるため、記入しない。
|
