研究課題
基盤研究(C)
情報幾何の枠組みから新たな分散・統合データ解析法の構築を行った.まず,基礎となる指数分布族における次元圧縮法に基づいて,指数分布族には属さない混合分布族にも適用可能な手法への拡張,確率モデルとしての定式化によるベイズ推定の枠組みへの拡張,次元圧縮とクラスタリングの同時最適化への拡張という3つの拡張を行った.また,新たな学習パラダイムとして,少数の高品質データと大量の低品質データの統合を行う飼い慣らしという枠組みを転移学習に基づき開発した.
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統計数理 (印刷中)
IEEE Transactios on Neural Networks Vol.20
ページ: 1783-1796
Artificial Neural Networks, Lecture Notes in Computer Science 5163
ページ: 1-10
Proceedings of International Conference on Information Theory and Statistical Learning
ページ: 10-16
Neural Networks (印刷中)
