【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】知覚情報処理・知能ロボティクス

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2011 - 2012

【研究代表者】宋 軒 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (20600737)

【キーワード】Intelligent Surveillance / Abnormality Detection / Sensor Fusion / Online Learning

【概要】異常行動の探知は監視アプリケーションで重要な役割を担う。そして、そのようなシステムは治安の維持のための急務となる。しかし、既存のアプローチは、通常オフラインで監督された方法に基づきます。これに加えて、それらのほとんどは、小さな地域をカバーすることができて、大きなおよび高密度公共の場に適用するのが難しいだけです。したがって、このプロジェクトでは、我々はオンラインで管理されない異常行動を探知するシステ...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【研究代表者】二宮 洋 湘南工科大学, 工学部, 教授 (60308335)

【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習アルゴリズム / 準ニュートン法 / オンライン学習 / バッチ学習 (他8件)

【概要】本研究では、以下の2つの研究を進めることにより、非線形性の強い特性を持つ関数、もしくは、システムのニューラルネットワークによる近似を可能にすることが目的である。具体的には、「学習データの与え方を改良した勾配法に基づく新たな学習アルゴリズムの提案」及び、「提案学習アルゴリズムのロバスト性に関する解析」である。ここで、本研究におけるロバスト性とは、初期値に依存することなく最適解を得られる、つまり、大域...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【研究代表者】二宮 洋 湘南工科大学, 工学部, 教授 (60308335)

【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習アルゴリズム / 準ニュートン法 / オンライン学習 / バッチ学習 (他8件)

【概要】本研究では、以下の2つの研究を進めることにより、非線形性の強い特性を持つ関数、もしくは、システムのニューラルネットワークによる近似を可能にすることが目的である。具体的には、「学習データの与え方を改良した勾配法に基づく新たな学習アルゴリズムの提案」及び、「提案学習アルゴリズムのロバスト性に関する解析」である。ここで、本研究におけるロバスト性とは、初期値に依存することなく最適解を得られる、つまり、大域...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【研究代表者】二宮 洋 湘南工科大学, 工学部, 教授 (60308335)

【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習アルゴリズム / 準ニュートン法 / オンライン学習 / バッチ学習 (他8件)

【概要】本研究では、以下の2つの研究を進めることにより、非線形性の強い特性を持つ関数、もしくは、システムのニューラルネットワークによる近似を可能にすることが目的である。具体的には、「学習データの与え方を改良した勾配法に基づく新たな学習アルゴリズムの提案」及び、「提案学習アルゴリズムのロバスト性に関する解析」である。ここで、本研究におけるロバスト性とは、初期値に依存することなく最適解を得られる、つまり、大域...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【研究代表者】二宮 洋 湘南工科大学, 工学部, 教授 (60308335)

【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習アルゴリズム / 準ニュートン法 / オンライン学習 / バッチ学習 (他8件)

【概要】本研究では、以下の2つの研究を進めることにより、非線形性の強い特性を持つ関数、もしくは、システムのニューラルネットワークによる近似を可能にすることが目的である。具体的には、「学習データの与え方を改良した勾配法に基づく新たな学習アルゴリズムの提案」及び、「提案学習アルゴリズムのロバスト性に関する解析」である。ここで、本研究におけるロバスト性とは、初期値に依存することなく最適解を得られる、つまり、大域...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【研究代表者】二宮 洋 湘南工科大学, 工学部, 教授 (60308335)

【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習アルゴリズム / 準ニュートン法 / オンライン学習 / バッチ学習 (他8件)

【概要】本研究では、以下の2つの研究を進めることにより、非線形性の強い特性を持つ関数、もしくは、システムのニューラルネットワークによる近似を可能にすることが目的である。具体的には、「学習データの与え方を改良した勾配法に基づく新たな学習アルゴリズムの提案」及び、「提案学習アルゴリズムのロバスト性に関する解析」である。ここで、本研究におけるロバスト性とは、初期値に依存することなく最適解を得られる、つまり、大域...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】日本語教育

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【研究代表者】戸田 貴子 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (30292486)

【キーワード】日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC (他11件)

【概要】本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域...

【研究テーマ】日本語教育

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【研究代表者】戸田 貴子 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (30292486)

【キーワード】日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC (他11件)

【概要】本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【研究代表者】二宮 洋 湘南工科大学, 工学部, 教授 (60308335)

【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習アルゴリズム / 準ニュートン法 / オンライン学習 / バッチ学習 (他8件)

【概要】本研究では、以下の2つの研究を進めることにより、非線形性の強い特性を持つ関数、もしくは、システムのニューラルネットワークによる近似を可能にすることが目的である。具体的には、「学習データの与え方を改良した勾配法に基づく新たな学習アルゴリズムの提案」及び、「提案学習アルゴリズムのロバスト性に関する解析」である。ここで、本研究におけるロバスト性とは、初期値に依存することなく最適解を得られる、つまり、大域...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】藤本 徹 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (60589323)

【キーワード】オンライン学習 / 学習エンゲージメント / ゲーミフィケーション / ゲーミフィケー ション

【概要】

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】藤本 徹 東京大学, 大学院情報学環・学際情報学府, 准教授 (60589323)

【キーワード】オンライン学習 / 学習エンゲージメント / ゲーミフィケーション / ゲーミフィケー ション

【概要】

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2011 - 2013

【研究代表者】二宮 洋 湘南工科大学, 工学部, 教授 (60308335)

【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習アルゴリズム / 準ニュートン法 / オンライン学習 / バッチ学習 (他8件)

【概要】本研究では、以下の2つの研究を進めることにより、非線形性の強い特性を持つ関数、もしくは、システムのニューラルネットワークによる近似を可能にすることが目的である。具体的には、「学習データの与え方を改良した勾配法に基づく新たな学習アルゴリズムの提案」及び、「提案学習アルゴリズムのロバスト性に関する解析」である。ここで、本研究におけるロバスト性とは、初期値に依存することなく最適解を得られる、つまり、大域...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】医用システム

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【研究代表者】野村 行弘 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (60436491)

【キーワード】医用画像 / 診断支援システム / 転移学習 / オンライン学習 / 画素識別処理

【概要】本研究は，画像診断装置や撮像条件の違いによる画像データの多様性に対応したコンピュータ支援検出(CAD)ソフトウェアの動的高性能化の方法論について検討した．オンライン転移学習アルゴリズムを用いたCADソフトウェアの学習方法を構築し，多施設データによる検証を行った．また，画素単位で学習を行う識別器を用いたCADソフトウェアの性能改善に必要となる病変形状情報入力を省力化した場合の病変検出性能への影響につ...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】医用システム

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【研究代表者】野村 行弘 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (60436491)

【キーワード】医用画像 / 診断支援システム / 転移学習 / オンライン学習 / 画素識別処理

【概要】本研究は，画像診断装置や撮像条件の違いによる画像データの多様性に対応したコンピュータ支援検出(CAD)ソフトウェアの動的高性能化の方法論について検討した．オンライン転移学習アルゴリズムを用いたCADソフトウェアの学習方法を構築し，多施設データによる検証を行った．また，画素単位で学習を行う識別器を用いたCADソフトウェアの性能改善に必要となる病変形状情報入力を省力化した場合の病変検出性能への影響につ...

【研究テーマ】医用システム

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【研究代表者】野村 行弘 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (60436491)

【キーワード】医用画像 / 診断支援システム / 転移学習 / オンライン学習 / 画素識別処理

【概要】本研究は，画像診断装置や撮像条件の違いによる画像データの多様性に対応したコンピュータ支援検出(CAD)ソフトウェアの動的高性能化の方法論について検討した．オンライン転移学習アルゴリズムを用いたCADソフトウェアの学習方法を構築し，多施設データによる検証を行った．また，画素単位で学習を行う識別器を用いたCADソフトウェアの性能改善に必要となる病変形状情報入力を省力化した場合の病変検出性能への影響につ...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】日本語教育

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【研究代表者】戸田 貴子 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (30292486)

【キーワード】日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC (他11件)

【概要】本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域...

【研究テーマ】日本語教育

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【研究代表者】戸田 貴子 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (30292486)

【キーワード】日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC (他11件)

【概要】本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】

【研究種目】若手研究

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / オンライン教育 / eラーニング

【概要】本研究では，教員による教育の効果的なオンライン化を実現するために必要な支援内容が体系的に示された基準枠組み（フレームワーク）を開発すること，およびその枠組みに基づいたオンライン型のFDプログラムを開発および実施し，その有用性を評価することを通して、質の高いオンライン学習の幅広い提供に貢献することを目指す． 本年度に関しては，基準枠組みの検討を進めつつ，オンライン FD プログラムの展開に向けた基盤...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】三尾 忠男 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (20219596)

【キーワード】アクティブ・ラーニング / 連続性 / オンライン学習 / 指導法 / 高等教育

【概要】本研究では、研究期間の４年間で次の４つを課題として設定している。研究課題１として、初等・中等教育で実践されてきたアクティブ・ラーニングの有用性と連続性が当時、子ども生徒であった学生の観点からどのようなものであったのかについて。研究課題２として、大学授業でのアクティブ・ラーニングの有用性と他科目との関連性について学生の観点からの印象について。研究課題３として、初等・中等、大学教育へのアクティブ・ラー...

【研究テーマ】日本語教育

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【研究代表者】戸田 貴子 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (30292486)

【キーワード】日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC (他11件)

【概要】本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域...

【研究テーマ】

【研究種目】若手研究

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / オンライン教育 / eラーニング

【概要】本研究では，教員による教育の効果的なオンライン化を実現するために必要な支援内容が体系的に示された基準枠組み（フレームワーク）を開発すること，およびその枠組みに基づいたオンライン型のFDプログラムを開発および実施し，その有用性を評価することを通して、質の高いオンライン学習の幅広い提供に貢献することを目指す． 本年度に関しては，基準枠組みの検討を進めつつ，オンライン FD プログラムの展開に向けた基盤...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】三尾 忠男 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (20219596)

【キーワード】アクティブ・ラーニング / 連続性 / オンライン学習 / 指導法 / 高等教育

【概要】本研究では、研究期間の４年間で次の４つを課題として設定している。研究課題１として、初等・中等教育で実践されてきたアクティブ・ラーニングの有用性と連続性が当時、子ども生徒であった学生の観点からどのようなものであったのかについて。研究課題２として、大学授業でのアクティブ・ラーニングの有用性と他科目との関連性について学生の観点からの印象について。研究課題３として、初等・中等、大学教育へのアクティブ・ラー...

【研究テーマ】

【研究種目】若手研究

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / オンライン教育 / eラーニング

【概要】本研究では，教員による教育の効果的なオンライン化を実現するために必要な支援内容が体系的に示された基準枠組み（フレームワーク）を開発すること，およびその枠組みに基づいたオンライン型のFDプログラムを開発および実施し，その有用性を評価することを通して、質の高いオンライン学習の幅広い提供に貢献することを目指す． 本年度に関しては，基準枠組みの検討を進めつつ，オンライン FD プログラムの展開に向けた基盤...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】三尾 忠男 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (20219596)

【キーワード】アクティブ・ラーニング / 連続性 / オンライン学習 / 指導法 / 高等教育

【概要】本研究では、研究期間の４年間で次の４つを課題として設定している。研究課題１として、初等・中等教育で実践されてきたアクティブ・ラーニングの有用性と連続性が当時、子ども生徒であった学生の観点からどのようなものであったのかについて。研究課題２として、大学授業でのアクティブ・ラーニングの有用性と他科目との関連性について学生の観点からの印象について。研究課題３として、初等・中等、大学教育へのアクティブ・ラー...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】日本語教育

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【研究代表者】戸田 貴子 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (30292486)

【キーワード】日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC (他11件)

【概要】本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域...

【研究テーマ】

【研究種目】若手研究

【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / オンライン教育 / eラーニング

【概要】本研究では，教員による教育の効果的なオンライン化を実現するために必要な支援内容が体系的に示された基準枠組み（フレームワーク）を開発すること，およびその枠組みに基づいたオンライン型のFDプログラムを開発および実施し，その有用性を評価することを通して、質の高いオンライン学習の幅広い提供に貢献することを目指す． 本年度に関しては，基準枠組みの検討を進めつつ，オンライン FD プログラムの展開に向けた基盤...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】外国語教育

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】折田 充 熊本大学, 大学教育機能開発総合研究センター, 教授 (60270386)

【キーワード】語彙獲得 / 心内（心的）辞書 / ネットワーク構造 / コア語 / クラスター語 (他14件)

【概要】大学生が一度は学んだ英単語（動詞）をコア語として，コア語，そしてコア語と意味のうえで結びつくクラスター語（同じく動詞）について，語彙知識の深化とネットワーク構造化を図る英単語学習プログラム Word Cluster Master Program (WCMP) を開発した。WCMPは12のユニットから構成され、各ユニットには４（あるいは５）セットの“学習クラスター”がある。学生は学習クラスター（コア...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2021-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】三尾 忠男 早稲田大学, 教育・総合科学学術院, 教授 (20219596)

【キーワード】アクティブ・ラーニング / 連続性 / オンライン学習 / 指導法 / 高等教育

【概要】本研究では、研究期間の４年間で次の４つを課題として設定している。研究課題１として、初等・中等教育で実践されてきたアクティブ・ラーニングの有用性と連続性が当時、子ども生徒であった学生の観点からどのようなものであったのかについて。研究課題２として、大学授業でのアクティブ・ラーニングの有用性と他科目との関連性について学生の観点からの印象について。研究課題３として、初等・中等、大学教育へのアクティブ・ラー...

【研究テーマ】通信・ネットワーク工学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】再生核ヒルベルト空間 / 直積空間 / オンライン学習 / カーネル法 / 非線形関数推定 (他12件)

【概要】信号処理・データサイエンスにおいて、非線形性を考慮すべき状況が広く見られる。例えば、低品質スピーカーの入出力特性、光通信路の伝搬特性、時系列データにおける過去と未来のデータ間の関係性など、枚挙に暇がない。ガウス過程のオンライン版として位置付けられるカーネル適応フィルタは、推定精度・計算量・大域的最適性（凸性）の点で優れている。 本研究では、カーネル設計が容易で多重スケール性に対応できるという特長を...

【研究テーマ】知能情報学

【研究種目】基盤研究(A)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】杉山 将 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90334515)

【キーワード】強化学習 / 機械学習 / 多腕バンディット問題 / 模倣学習 / ベイズ推論 (他12件)

【概要】本研究では，逐次的意思決定および確率的推論の理論とアルゴリズム構築を行った．強化学習の研究では，実用性向上を目指し弱教師付き模倣学習や複雑な問題の階層化などの手法を開発し，その有効性を実験的に示した．多腕バンディット問題の研究では，線形バンディット，比較バンディット，良腕識別，組み合わせバンディットなどに対する理論保証付きアルゴリズムを開発した．確率的推論の研究では，ベイズ推論のロバスト化や近似計...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】湯川 正裕 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60462743)

【キーワード】カーネル法 / オンラインアルゴリズム / 多重スケール / グループスパース / 弱凸関数 (他15件)

【概要】1. Minimax Concave 損失関数（MC損失関数）に基づく外れ値に頑健なグループスパース信号復元アルゴリズムを提案し、有効性を実証した。MC損失関数は、弱凸関数と線形作用素の合成関数となっており、Minimax Concave正則化を取り扱う従来の数学的枠組みをそのまま用いることができなかった。本研究では、Moreau分解を用いて、主双対分離法で解くことのできる形に再定式化するとともに...

【研究テーマ】知覚情報処理・知能ロボティクス

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2011 - 2012

【研究代表者】宋 軒 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (20600737)

【キーワード】Intelligent Surveillance / Abnormality Detection / Sensor Fusion / Online Learning

【概要】異常行動の探知は監視アプリケーションで重要な役割を担う。そして、そのようなシステムは治安の維持のための急務となる。しかし、既存のアプローチは、通常オフラインで監督された方法に基づきます。これに加えて、それらのほとんどは、小さな地域をカバーすることができて、大きなおよび高密度公共の場に適用するのが難しいだけです。したがって、このプロジェクトでは、我々はオンラインで管理されない異常行動を探知するシステ...

【研究テーマ】外国語教育

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】折田 充 熊本大学, 大学教育機能開発総合研究センター, 教授 (60270386)

【キーワード】語彙獲得 / 心内（心的）辞書 / ネットワーク構造 / コア語 / クラスター語 (他14件)

【概要】大学生が一度は学んだ英単語（動詞）をコア語として，コア語，そしてコア語と意味のうえで結びつくクラスター語（同じく動詞）について，語彙知識の深化とネットワーク構造化を図る英単語学習プログラム Word Cluster Master Program (WCMP) を開発した。WCMPは12のユニットから構成され、各ユニットには４（あるいは５）セットの“学習クラスター”がある。学生は学習クラスター（コア...

【研究テーマ】数理情報学

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2016-04-01 - 2020-03-31

【研究代表者】笠井 裕之 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (40312079)

【キーワード】最適化 / リーマン多様体 / 確率的勾配法 / テンソル / 大規模データ (他17件)

【概要】微分多様体において，高次元テンソルを分解表現する行列に対する直交性などの制約と，目的関数の二乗誤差特性及び要素行列による対称性等に着目し，新たなリーマン計量を提案した．この新しい幾何空間を用いた最適化アルゴリズムを提案し，再現誤差と収束速度の観点で，従来手法に対する優位性を示した．また，微分多様体上の確率的勾配法に着目し，フル勾配と確率的勾配をハイブリッドした手法を用いることで収束性を向上する手法...

【研究テーマ】知覚情報処理・知能ロボティクス

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2011 - 2012

【研究代表者】宋 軒 東京大学, 空間情報科学研究センター, 特任助教 (20600737)

【キーワード】Intelligent Surveillance / Abnormality Detection / Sensor Fusion / Online Learning

【概要】異常行動の探知は監視アプリケーションで重要な役割を担う。そして、そのようなシステムは治安の維持のための急務となる。しかし、既存のアプローチは、通常オフラインで監督された方法に基づきます。これに加えて、それらのほとんどは、小さな地域をカバーすることができて、大きなおよび高密度公共の場に適用するのが難しいだけです。したがって、このプロジェクトでは、我々はオンラインで管理されない異常行動を探知するシステ...

【研究テーマ】外国語教育

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31

【研究代表者】折田 充 熊本大学, 大学教育機能開発総合研究センター, 教授 (60270386)

【キーワード】語彙獲得 / 心内（心的）辞書 / ネットワーク構造 / コア語 / クラスター語 (他14件)

【概要】大学生が一度は学んだ英単語（動詞）をコア語として，コア語，そしてコア語と意味のうえで結びつくクラスター語（同じく動詞）について，語彙知識の深化とネットワーク構造化を図る英単語学習プログラム Word Cluster Master Program (WCMP) を開発した。WCMPは12のユニットから構成され、各ユニットには４（あるいは５）セットの“学習クラスター”がある。学生は学習クラスター（コア...

【研究テーマ】医用システム

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【研究代表者】野村 行弘 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (60436491)

【キーワード】医用画像 / 診断支援システム / 転移学習 / オンライン学習 / 画素識別処理

【概要】本研究は，画像診断装置や撮像条件の違いによる画像データの多様性に対応したコンピュータ支援検出(CAD)ソフトウェアの動的高性能化の方法論について検討した．オンライン転移学習アルゴリズムを用いたCADソフトウェアの学習方法を構築し，多施設データによる検証を行った．また，画素単位で学習を行う識別器を用いたCADソフトウェアの性能改善に必要となる病変形状情報入力を省力化した場合の病変検出性能への影響につ...

【研究テーマ】日本語教育

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2021-03-31

【研究代表者】戸田 貴子 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (30292486)

【キーワード】日本語教育 / 音声学 / 言語習得 / 発音 / MOOC (他11件)

【概要】本研究課題は、研究代表者が所属する早稲田大学で開発し、ハーバード大学とMITが共同開発したMOOCs(Massive Open Online Courses）プラットフォームのedXにおいて公開・運用している独自のオンライン教育コンテンツをとおして、様々な学習環境における日本語音声教育の可能性を検証し、世界規模の日本語音声教育の質向上に貢献することを目的としたものである。現在までに170の国や地域...

【研究テーマ】感性情報学・ソフトコンピューティング

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2007 - 2008

【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 大学院・ソシオテクノサイエンンス研究部, 教授 (80199265)

【キーワード】手首EMG / オンライン学習 / Simple-FLDA / 非線形高次元空間 / パターン認識 (他11件)

【概要】本研究では, 手首EMG(筋肉電位)を用いる次世代インタフェースを構築するために, オンライン学習型の超高速特徴生成法Simple-FLDAを改良し, 精度改善を行い, 顔画像とEMGに対する計算機シミュレーションにより有効性を定量的に検証した. さらに, 非線形高次元空間への拡張と追加学習機能の付加を行ったアルゴリズムを開発した. それらをDSP学習ボード上に実装化し, オンライン学習での有効性...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】教育工学

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2017-04-01 - 2022-03-31

【研究代表者】吉田 塁 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (50755816)

【キーワード】FD / アクティブラーニング / オンライン学習 / プログラム開発 / プログラム評価 (他11件)

【概要】高等教育の質保証に向けて，場所に依存しないオンラインにおけるアクティブラーニング型オンライン FD プログラムの開発及び評価を目的とした． 本研究では，オンラインにおけるアクティブラーニングを実現するために，参加者の主体性を引き出しながら意見集約を目指すプラットフォームを開発し，そのプラットフォームを駆使したオンライン FD プログラムを実施した．参加者からの評価は総じて高く，オンラインにおけるア...

【研究テーマ】

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31

【研究代表者】クロス ジェフリーS 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 教授 (90532044)

【キーワード】オンライン学習 / 個人学習 / 学習管理システム / 仮想現実 / 人工知能 (他11件)

【概要】Personal Online Analytic Learning System (POALS) is a web-based learning management system (LMS) developed to help learners succeed when taking online learning courses. The system was developed using ...