| 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 |
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| 研究課題/領域番号 |
25120011
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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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, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (40356340)
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| 研究分担者 |
麻生 英樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 副研究センター長 (10344194)
日野 英逸 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10580079)
末谷 大道 大分大学, 理工学部, 教授 (40507167)
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| 研究期間 (年度) |
2013-06-28 – 2018-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 多変量時系列 / 時空間モデル |
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| 研究成果の概要 |
複数情報源からの情報抽出法に関して，高速計算可能な相互情報量を基準として用いたカーネル法を開発し，非線形で複雑な関係性の抽出法に成功した．また，複数タスクを統合する転移学習のために，情報幾何学の枠組みから研究を進め，e-混合と呼ばれる統合手法のノンパラメトリックなアルゴリズムを開発した．
ダイナミクスの解析では，神経ネットワークやシェアデータといった多変量時系列の相互関係を抽出する手法を開発した．また，時空間モデルを応用し，スロースリップイベントなどの解析を行った．
構造的データについては連想記憶モデルの相転移現象をデータ駆動で抽出することに成功した．
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| 自由記述の分野 |
機械学習
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