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2016 年度 研究成果報告書

確率的Slow Feature Analysisの構築と空間認識機能への応用

研究課題

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研究課題/領域番号 25730147
研究種目

若手研究(B)

配分区分基金
研究分野 ソフトコンピューティング
研究機関神戸大学

研究代表者

大森 敏明  神戸大学, 工学研究科, 准教授 (10391898)

研究期間 (年度) 2013-04-01 – 2017-03-31
キーワード統計的機械学習 / 高次元データ駆動科学 / 確率的時系列解析 / 情報統計力学 / ベイズ推論 / 深層学習 / ニューラルネットワーク / 情報計測
研究成果の概要

近年の高度な情報化や計測技術の進展により,我々が手にするデータが,高次元かつ大規模になりつつある.このような背景の下で,高次元の動画像データに基づいて,システムの本質を抽出する情報工学技術の確立が求められている.本研究では,未知のシステムから観測される多次元時系列データから緩やかな変動成分の抽出を実現するとともに,多次元時系列データに隠れた潜在情報の抽出の実現や情報認識の実現を目的として,本研究課題では,Slow Feature Analysisに用いた統計的アルゴリズムに関する理論研究・アルゴリズム開発を行った.

自由記述の分野

知能情報学,確率的情報処理,神経回路網理論,計算論的神経科学,データ駆動科学

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公開日: 2018-03-22  

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