カーネル法に基づく複雑な時系列の分析手法の開発

2012 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 23700172
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 京都大学
• 研究代表者: クトゥリ マルコ 京都大学, 情報学研究科, 准教授 (80597344)
• 研究期間 (年度): 2011 – 2012
• キーワード: Machine Learning / Kernel Methods

研究概要

時系列は現在、ますます複雑化しています。それぞれのデータポイントは、構造化オブジェクト(例えば、画像またはグラフ)または非常に高い次元の特徴ベクトルを記述することが一般である。我々のプロジェクトの目的は、カーネル法と最適化法を介して複雑なデータの時系列を処理するための新しい方法を開発することである。

研究成果

• [雑誌論文] Mean Reversion with a Variance Threshold (2013)
  • 著者名/発表者名: M. Cuturi, A. d'Aspremont
  • 雑誌名: JMLR W&CP 巻: 28(3) ページ: 271-279
• [雑誌論文] Autoregressive Kernels for Time Series
  • 著者名/発表者名: M. Cuturi, A.Doucet
  • 雑誌名: Journal of Machine Learning Research
• [学会発表] Fast Global Alignment Kernels
  • 著者名/発表者名: M. Cuturi
  • 学会等名: Proceedings of the International Conference on Machine Learning 2011
• [備考]
  • URL: http://www.iip.ist.i.kyoto-u.ac.jp/member/cuturi/GA.html
• [備考]
  • URL: http://www.iip.ist.i.kyoto-u.ac.jp/member/cuturi/AR.html