| 研究課題/領域番号 |
18H03295
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
持橋 大地 統計数理研究所, 数理・推論研究系, 准教授 (80418508)
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| 研究分担者 |
中村 友昭 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (50723623)
小林 一郎 お茶の水女子大学, 基幹研究院, 教授 (60281440)
高野 渉 大阪大学, 数理・データ科学教育研究センター, 特任教授(常勤) (30512090)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | ガウス過程 / 動力学 / ノンパラメトリックベイズ法 / 自然言語処理 / 隠れマルコフモデル / 深層学習 |
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| 研究実績の概要 |
本研究計画一年目においては、中心的課題として基礎となる、高次元時系列の分節化の問題に取り組んだ。議論を重ねた結果、VAE(変分オートエンコーダ)とガウス過程を同時に用いた効率的な分節化が可能になり、トップ国際会議への投稿も済んだ段階である。本成果はロボティクスに留まらず、センサーデータの解析を必要とする多くの分野に共通する有用な成果であり、今後展開についても考えていきたい。
一方で、本計画において次の重要な技術的要素である動力学についても、定期的な全体打ち合わせの中で議論や論文紹介、チュートリアルなどを行い、ガウス過程と統合するための理論的な目処をつけることができた。一年目においては、実際に作業を行う学生の手が少ないという問題があり、実装には至らなかったが、二年目から学生が数名新たに参加する予定があり、実装へと移ることのできる理論的な基礎を築いたという点で、充分な成果があったといえる。
三番目および四番目の柱である動作の統計および、言葉による動作の制御については一年目の主要な課題ではなく、特に分担者の小林研究室に担当学生がいなかったこともあって、二年目からの開始となる予定である。
また、今年度において、本計画の研究成果は動物学における動物の行動分析に応用することに成功し、現在国内学会への論文は執筆済み、英文論文を準備中である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
上記の「研究実績の概要」に鑑み、おおむね研究計画通りに、順調に研究を進めることができた。
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| 今後の研究の推進方策 |
上記の「研究実績の概要」にある通りであるが、特に二年目からは学生が増えるため、二番目以降の研究の柱についても随時実装を進め、国際会議への投稿と論文化を進めていきたいと考えている。また、高次元の時系列の分節化についてはすでにジャーナル論文も投稿済みであり、修正作業を行っている段階である。
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