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本研究課題の遂行により、非凸なスパースモデリングに対する統計力学的描像の深化に貢献した。また、学習可能信号復元アルゴリズムの提案は、従来手法と比較して大きな性能改善を達成しており、非凸なスパースモデリングに対する実用的なアルゴリズム設計の有力なアプローチであることが示された。同時に、研究成果は学習による性能改善の原理の解明等の新たな理論的課題も提示している。
スパースモデリングはビッグデータ解析だけでなく、類似の数理構造が画像解析や無線通信で現れる等応用範囲の広い統計的手法である。今後、それらの分野への統計力学的解析や学習可能アルゴリズムによるアプローチの展開が見込まれる。
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