研究課題
基盤研究(C)
機械学習が有効に働くためには入力信号間の距離を的確にとらえることが非常に重要となる．本研究課題では，情報幾何学や再生核ヒルベルト空間理論の枠組みを基本とし，空間に自然な構造を入れることによって機械学習アルゴリズムを改善する試みを行った．応用として，データ数が少ないときに類似の学習問題の結果を融合することによって学習精度の向上をはかる転移学習や，高次元中に埋め込まれた低次元構造の次元を推定する問題に適用し有効性を確認した．
機械学習
