| 研究課題/領域番号 |
26730130
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| 研究機関 | 国立研究開発法人産業技術総合研究所 |
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研究代表者 |
兼村 厚範 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 人間情報研究部門, 研究員 (50580297)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| キーワード | スパース性 / グループ正則化 / ベイズ情報量規準 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、辞書学習の枠組みにスパース構造正則化を導入することにより、脳機能信号解析における新規な手法を提案することである。辞書学習とは、信号を表現する基底をデータ適応的に生成する方法論である。辞書学習は、基底に直交性ではなくスパース性を仮定することで、信号を効率よくかつ柔軟に表現できる。辞書学習による脳活動信号の処理は、ますます実世界応用に近づきつつある当該分野を発展させ、周辺分野に影響を及ぼす可能性を持つ。本年度は、基礎的な方法論として、スパース構造正則化の一つであるグループ正則化を用いた遷移行列推定法およびベイズ情報量規準を用いた信号空間の効率的な分割に取り組んだ。
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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
スパース正則化の方法論および信号を効率的に表現する空間を自動探索する方法論に進展があったため。
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| 今後の研究の推進方策 |
計画通り継続して研究を推進する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
今年度は理論・ソフト部分に注力したことと既存資源を活用したことによる。
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| 次年度使用額の使用計画 |
高性能計算機導入や成果発表の費用に使用する。
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