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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．本研究では，特徴空間の構造に基づく転移学習法の研究に取り組んだ．具体的には，データを汎化した特徴表現を用いて学習し，学習した特徴空間の構造を表現するグラフを構築し，グラフを用いて特徴空間の構造を保存する正則化学習として転移学習法の定式化した．次に，この定式化に基づく最適化学習アルゴズムの開発し，開発したアルゴリズムを計算機システムとしての実装するとともに，開発した手法を実データに適用して評価し，その有効性を確認した．
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