| 研究課題/領域番号 |
23H00471
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
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| 研究機関 | 関西大学 (2024)
大阪大学 (2023) |
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研究代表者 |
鷲尾 隆 関西大学, 商学部, 教授 (00192815)
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| 研究分担者 |
永井 健治 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (20311350)
山崎 啓介 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (60376936)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究の概要 |
本研究は、データ生成過程が状態モデルと観測モデルからなる一般化状態空間モデルで表されるという考えの下に、状態モデルと観測モデル（あるいは各々の復元モデル）を切り分けて学習する深層・機械学習の一般的原理と技術体系を開発する。生態観測および人流解析の実例を用いて有効性を検証する。
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| 学術的意義、期待される成果 |
観測されたデータから観測系の影響を取り除き、対象系の状態を推定する深層・機械学習の一般原理を開発することは、学術的に重要かつ挑戦的な研究である。生態観測および人流解析という実問題を題材に有効性の検証を行う計画であり、基礎理論のみならず、実用的な研究成果が期待できる。
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