研究課題/領域番号 |
26330284
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研究機関 | 拓殖大学 |
研究代表者 |
小川 毅彦 拓殖大学, 工学部, 教授 (50297090)
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研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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キーワード | ニューラルネットワーク / 高次元数 / 逆問題 / 不良設定性 / 正則化 |
研究実績の概要 |
本研究は,高次元ニューラルネットによる逆問題解法について,不良設定性に関する問題の解決を含めた枠組みを構築し,さらに実際の工学的問題への展開によって有効性を実証することを目的としている.本年度はまず高次元ニューラルネットの概要と展望について解説論文をまとめた.続いて高次元ニューラルネットによる逆問題解法および不良設定性緩和のための正則化法に関する検討として,四元数ネットワークインバージョン法を対象に,基本的な例題として3次元空間における写像逆推定問題に対し,解の存在性,一意性,安定性に分けてそれぞれ検討を行った.その結果として四元数ネットワークインバージョン法の不良設定逆問題解法への有効性を確認した.これらの成果を雑誌論文へ投稿準備中である. また,高次元ネットワークインバージョン法の工学的問題への応用として,位相情報が重要となる信号のモデル化や逆推定の問題への適用の検討を行っている.本年度は,複数センサデータによる人間の運動動作解析問題への適用を考え,多チャンネルのワイヤレスモーションセンサを導入して問題の検討を開始した.今後,計測データの収集とともにニューラルネット構成や前処理法を検討し,計測データに基づく計算機シミュレーションを行うことを予定している. 以上のように,本年度は高次元ネットワークインバージョン法による不良設定逆問題解法についての検討を中心に,実際の問題への応用のための準備および検討を行った.次年度以降は,実際の問題への適用のための検討および計算機シミュレーション等を進める.
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
高次元ニューラルネットによる不良設定逆問題解法に関して,四元数ネットワークインバージョン法による写像逆推定問題を用いて計算機シミュレーションを行い,効果を確認してその結果をまとめた論文を執筆した.まだ採録には至っていないが,内容の精査および修正の上で再投稿の準備中である. 高次元ニューラルネットによる逆問題解法に関する応用問題として検討している,人間の運動動作解析問題については,多チャンネルワイヤレスモーションセンサの動作を確認した.計測データの収集に向けて準備を進めている.
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今後の研究の推進方策 |
現在行っている四元数ネットワークインバージョン法による不良設定逆写像問題解法に関する投稿論文の内容を見直し再投稿を行う.また,ネットワーク構成やパラメータを検討し,提案法の有効性を定量的に示す. 高次元ニューラルネットの応用問題として検討している人間の運動動作解析問題について,多チャンネルワイヤレスモーションセンサを用いて計測データを収集する.高次元ニューラルネットによる動作解析モデルを構築し,計測データをもとに計算機シミュレーションを行う. さらに,高次元ニューラルネットを有効に活用できる応用問題や,ワイヤレスモーションセンサを効果的に利用できる問題を模索し,検討を重ねていく.
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次年度使用額が生じた理由 |
本研究成果の雑誌論文への投稿において年度内に採録に至らず,内容を修正の上再投稿する必要が生じたため繰越することとなった.また,データ整理補助等の作業に対する謝金を予定していたが,まだ理論的検討の段階であり作業委託の必要が無かったため,その費用を繰越すこととなった.
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次年度使用額の使用計画 |
本研究成果の雑誌論文への掲載料および関連する学会発表のための旅費に支出することを予定している.さらに実験や計測等のデータ整理の補助が必要となると想定されるため,その作業に協力する学生への謝金に支出することを予定している.
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