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本研究は、連続変量を含むデータの相互情報量推定とグラフィカルモデルの構築に焦点を当てている。2018年度には、相互情報量の一致性と独立性検出を達成し、国際会議で発表した。2019年度には、連続変数を含むデータの相互情報量推定法を確立し、2020年度には、交絡を考慮した因果探索を提案した。2021年度には、交絡の存在を許容する因果順序の識別方法を開発し、2022年度には条件付き相互情報量の概念を拡張した。2023年度には、提案手法の実用性を検証した。そうした成果は、IEEE trans. on Information Theoryを含むジャーナル11件、国際会議4件に掲載している。
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