2017 Fiscal Year Annual Research Report
Nonlinear sparse modeling for high dimensional data by kernel methods
| Project Area | Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling |
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| Project/Area Number |
25120011
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
赤穗 昭太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究グループ長 (40356340)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
麻生 英樹 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 副研究センター長 (10344194)
日野 英逸 筑波大学, システム情報系, 准教授 (10580079)
末谷 大道 大分大学, 理工学部, 教授 (40507167)
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| Project Period (FY) |
2013-06-28 – 2018-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 時空間解析 / 情報幾何 / フラクタル次元 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，カーネル法など非線形のスパースモデリングの数理基盤の確立と
実応用への適用を課題とし，以下の成果を得た．
課題１のマルチモーダルスパースモデリングについては，地質データへの情報幾何学的な非負値行列分解手法を応用として，岩石組成からの端成分の抽出の試みを行った．また，テクトニック場をデータ駆動アプローチにより分類することができた．
課題２のダイナミカルスパースモデリングについては，従来から継続して行っている脳科学への応用として，多点電極を用いた神経スパイクデータからの神経ネットワーク推定に際し，興奮性細胞と抑制性細胞の推定のため，情報幾何学的な em アルゴリズムを応用した射影による推定アルゴリズムを提案し，実データにより有効性を確認した．
地質データへの応用に関しては，断層のスロー地震に関して，スパースモデリングを適用した断層境界面の抽出を行った．また，時空間モデリングによるスロー地震の開始時点，終了時点の同定法を開発した．そのほか，これまで提案してきた時空間因子分析モデルにスパース事前分布を導入することにより，局所的な時空間パターンを抽出することができる手法を開発し，地表オゾンデータの解析に適用した．
課題３の構造的スパースモデリングについては，高次元空間に埋め込まれた高次元多様体の局所的なフラクタル次元の推定を一般化線形モデルの観点で改良したアルゴリズムを開発し，R言語のソフトウェアパッケージを作成した．
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| Research Progress Status |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
29年度が最終年度であるため、記入しない。
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