| 研究課題/領域番号 |
17K12749
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 同志社大学 (2021)
東京大学 (2017-2020) |
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研究代表者 |
中西 義典 同志社大学, 文化情報学部, 准教授 (00767296)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 圧縮センシング / スパースモデリング / 交差検証 |
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| 研究成果の概要 |
スパースモデリングによる圧縮センシングを未知の対象に適用するという現実的な状況で、その成否を判断する手法を交差検証の考え方に基づいて開発した。統計力学のレプリカ法を用いて解析すると、データ量が増えて圧縮センシングが失敗から成功へと転移するところで交差検証誤差が冪的に振舞うことが分かった。交差検証の訓練データと検証データの比率を変えた時に見られる交差検証誤差の振る舞いを調べることにより圧縮センシングの成否を判断する手法を提案し、その性能を数値実験により評価した。
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| 自由記述の分野 |
統計科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の成果として、圧縮センシングの限界が明らかになったことにより、不十分なデータによる誤った解析結果を鵜呑みにすることなく、またデータが十分であることを認識できずに過剰なデータ取得に陥るようなこともなくなると考えられる。本研究で開発した手法は交差検証に基づいており、スパースモデリングに限らずあらゆる情報学的手法と組み合わせて用いることができる。圧縮センシングの他にも情報学的手法を用いた実験・計測の効率化は試みられており、そのような場合にも発展する可能性がある。
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