| 研究課題/領域番号 |
25870503
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
川喜田 雅則 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (90435496)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | Barron and Cover理論 / lasso / 共変量シフト / リスク上界 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は研究計画の「半教師付きスパース学習の理論的評価及び正則化係数選択法の開発」を行った．前年度より当初の研究計画とは僅かに異なり，これらの目的を達成するためにBarron and Cover理論を軸とした研究を行った．前年度に我々は情報理論における典型集合の概念を用いてBarron and Cover理論を教師付きに拡張するための一つの方法を提案した．今年度はその結果を半教師付き学習（より厳密には共変量シフト）について拡張し，圧縮センシング(lasso)についてRenyiダイバージェンスに基づくリスク上界を導出することに成功した．Barron and Cover理論はもともとモデル選択のための理論であるため，上記のリスク上界を導出したことによりlassoの正則化係数の選択も可能である．ただしその有効性は今後検証していく必要がある．
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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
初年度において長期別機関に滞在していたこと，また前年度に研究方針に重要な変更を加えたことに拠る．
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度行った半教師付きスパース学習の理論評価をさらに拡張し，半教師付き超解像に用いる半教師付き辞書学習について理論評価を行う．また，半教師付き超解像を実装し性能評価を行う
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| 次年度使用額が生じた理由 |
初年度に他機関に長期間滞在したこと，及び前年度に大きな研究方針の変更をしたことに拠り，研究計画に変更が生じたため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
次年度に半教師付き超解像に関する研究を行うために使用する．既に物品などはおおよそ購入済みであるため，原則として打ち合わせ及び学会発表等に用いる．
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