研究課題
挑戦的研究(萌芽)
グラフ上の信号のサンプリング：一般化サンプリングをグラフ上データへ拡張する研究に取り組んだ．データに対する様々なモデルが，グラフ上データでも利用できることを明らかにした．本成果は通常の信号に対するサンプリングとグラフ上データに対するサンプリングを結びつけるものである．深層展開を用いたグラフ上データの復元：深層展開を用いた点群データやセンサデータの復元に対し，通常のグラフ畳み込みニューラルネットワークや凸最適化に基づく手法と比較して，大幅な性能向上を果たした．
信号情報処理
本研究では，グラフ深層学習を真に深層にするための研究に取り組んだ．成果の意義として，以下の2点が挙げられる．1）グラフ上データのシフト不変性に関する議論が必須であること．2) 深層展開と呼ばれる手法の一群がグラフ上データの解析に有効であること．グラフ深層学習を深層とするための取り組みは機械学習分野において意義のある問いであり，これは理論なしには実現し得ない．本研究による研究成果はグラフ深層学習を真に深層とするための問題点を一部明らかにした．本点は大きな学術的意義があると思われる．
