| 研究分担者 |
高橋 規一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (60284551)
實松 豊 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (60336063)
川端 勉 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (50152997)
川喜田 雅則 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助教 (90435496)
香田 徹 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 特任教授 (20038102)
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| 研究概要 |
機械学習,情報理論,およびそれらの応用に関する諸課題について,記述長最小原理に基づく統一的視点のもとに研究を行った.特に,Markovモデルの幾何学的構造と確率的複雑度の関係,通信路容量と確率的複雑度の関係について考察し新たな知見を得た.また,アンサンブル学習等に関して考察し,効率的アルゴリズムや推定法を提案した.さらに,これら基礎的知見に基づき,ネットワークセキュリティにおけるインシデント検知,ポートフォリオ(分散投資戦略),超解像などについて,新たな学習手法を提案し,その有効性を示した.
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