研究課題
基盤研究(B)
本研究では、研究分担者(田邉)によって開発された新しい確率的予測推論機械dPLRM(dual Penalized Logistic Regression Machines)を用いて、マルチメディアにおける音声・画像・テキストなどの異種混合データを判別予測する方式を、個々の実用問題に即して開発することを目的とする。具体的に1)dPLRMを用いた判別の実用方式の検討、2)異種混合・可変長・大規模データを扱うためのモデルおよび技法の開発、3)未知クラスのデータを扱うためのモデルおよび技法の開発、4)汎用ソフトウェアパッケージの開発の四つの課題に取り組んだ。その結果、1)については音声データ、および聴覚系の神経発火パターンのデータを対象として、dPLRMの判別力、帰納力に関する調査を行い、dPLRMは優れた判別力、帰納力を持つことを実証して、実用方式の確立をはかった。2)ではdPLRMのマルチカーネル化、時定数を異にするデータのためのコーディング、異なる長さの時系列データを扱えるカーネル関数の設計を行った。3)では未知クラスのデータに対処するために、ガーベージクラスとして新しいクラスを一つ追加する方法を考案した。4)ではdPLRMに関する汎用ソフトウェアパッケージの開発を行い、利用目的が研究である場合に限って公開する。以上の1)〜4)の研究成果により、dPLRMによる異種混合データの判別方式の基本的な枠組みを確立した。
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