| 研究課題/領域番号 |
24300049
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| 研究機関 | 奈良女子大学 |
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研究代表者 |
吉田 哲也 奈良女子大学, 生活環境科学系, 教授 (80294164)
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| 研究分担者 |
今井 英幸 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (10213216)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | 転移学習 / 特徴空間 / グラフ構造 |
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| 研究実績の概要 |
利用可能なデータの量や種類の増加に効率的に対処するため，データごとに個別に学習を行うのではなく，学習した知識を効果的に再利用して活用するための技術を確立することが求められている．そこで，このような技術の確立を目指して，本研究では，データが表現される特徴空間の構造に基づく転移学習法の定式化，定式化に基づく最適化学習アルゴリズムの開発，開発するアルゴリズムの計算機システムとしての実装，の実現に取り組む．
本年度は，前年度までに開発した手法および最適化学習アルゴリズムの性能評価を中心に研究を実施することとした．このため，まず高速計算サーバを購入し，前年度までに開発した最適化学習アルゴリズムを計算機上での実装に取り組んだ．次に，転移学習に関する研究において標準的に用いられているベンチマークデータに対して評価を行うための環境整備に取り組んだ．具体的には，以下のように研究を進めた．
（１） 研究代表者が平成２６年４月１日付けで異動したため，異動先での研究環境および計算環境を整備した．
（２） 転移学習に関する研究において標準的に用いられているベンチマークデータとして，20Newsgroups やTREC データなどの文書データ，Caltech101やCaltech256などの画像データに関するベンチマークデータを収集して整備し，評価実験の準備を行った．
（３） 評価実験を行うための高速計算サーバなどを購入し，上記（２）で整備するベンチマークデータに対する実験環境を整えた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
研究代表者が平成26年度に異動したため，研究を遂行するためには，まず計算機環境の構築を優先する必要があったため．
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| 今後の研究の推進方策 |
本年度に整備した評価実験環境を用いて，開発したアルゴリズムを計算機上にプロトタイプシステムとして実装し，評価実験を行うとともに，その成果を国際会議などで発表する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
研究代表者が平成26年度に異動したため，研究を遂行するためには，まず計算機環境の構築を優先する必要があった．このため，本年度は評価実験用サーバの購入および計算機環境の構築を進めたものの，大規模な評価実験は次年度に行うこととしたため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
本年度に整備した評価実験環境を用いて，開発したアルゴリズムを計算機上にプロトタイプシステムとして実装し，評価実験を行うとともに，その成果を国際会議などで発表する．
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