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研究分野別サイレントキーワード
「ニューラルネットワーク」とサイレントキーワードを含む研究
【情報学】計算基盤：同期捕捉 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏カオスに基づくスペクトル拡散符号を用いたマルチユーザ同期捕捉(17760312)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 助手 (60336063)
【キーワード】スペクトル拡散通信 / CDMA / 擬似乱数系列 / 同期捕捉 / マルコフ連鎖 (他9件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
❏マルコフ性を有するカオス拡散符号を用いた非同期DS/CDMAシステム(15360206)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】香田 徹 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 教授 (20038102)
【キーワード】CDMA通信 / スペクトル拡散 / 擬似乱数生成 / チップ波形 / マルコフ連鎖 (他26件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
【情報学】計算基盤：セグメンテーション ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏画像解釈におけるアプリオリ情報の有効利用に関する研究(15100003)
【研究テーマ】知覚情報処理・知能ロボティクス
【研究種目】基盤研究(S)
【研究期間】2003 - 2007
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 教授 (30108237)
【キーワード】ハイパースペクトル画像 / 病虫害 / PSO / 糖度推定 / ニューラルネットワーク (他22件)
【概要】防災・農林業・医療などで用いられる画像処理の自動化を目指し、画像の撮影状況によって与えられるアプリオリ情報を有効利用する処理の枠組みについて研究を進めた。特に、高解像度画像やハイパースペクトル画像の処理については、適度に自由度を制限したモデルの導入により観測対象の情報を的確に得る枠組みを構成した。主な成果を以下列挙する。 被害域の推定:本例では、発災前に撮影された衛星画像をアプリオリ情報として扱い...
❏電気インピーダンストモグラフィーの高度化に関する研究(07409002)
【研究テーマ】広領域
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (30108237)
【キーワード】インピーダンストモグラフィー / ニューラルネット / 磁気併用四電極法 / セグメンテーション / 動的正則化 (他15件)
【概要】今日、X線CTやMRIなどの断層像撮影装置が医用診断のなかで果たす役割には計り知れないものがあるが、特に長期間にわたってモニタリングが必要な患者の経時的病変の記録や、心理負荷の変動に伴う脳内血流動態の計測といった目的にはより簡易な測定・観測技術の開発が望まれている。本研究で対象とする電気インピーダンストモグラフィー(EIT ; Electrical Impedance Tomography)は生体...
❏PET画像・MR画像融合システムの開発(07555127)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (30108237)
【キーワード】PET / 画像融合 / ニューラルネット / 逆問題 / 不適切性 (他16件)
【概要】PET画像は、体内の代謝・血流量分布等を可視化できるため、脳梗塞・心筋梗塞などの診断のみならず、正常者の各器官における生理代謝機能の基礎研究分野においても重要な手段となっている。ところが、今までのPET装置では観測対象とする活性化部分微小体積中のカウントが周囲組織と平均化されることで低下する現象(部分体積効果)が現れ、計測の定量性がそこなわれていた。 本研究では、このようなボケを修復するためのデコ...
【情報学】計算基盤：チップ波形 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏カオスに基づくスペクトル拡散符号を用いたマルチユーザ同期捕捉(17760312)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 助手 (60336063)
【キーワード】スペクトル拡散通信 / CDMA / 擬似乱数系列 / 同期捕捉 / マルコフ連鎖 (他9件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
❏マルコフ性を有するカオス拡散符号を用いた非同期DS/CDMAシステム(15360206)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】香田 徹 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 教授 (20038102)
【キーワード】CDMA通信 / スペクトル拡散 / 擬似乱数生成 / チップ波形 / マルコフ連鎖 (他26件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
【情報学】計算基盤：FIRフィルタ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏一般道路橋を対象としたセルフキャリブレーション機能を有するB-WIMの研究開発(19K15071)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】竹谷 晃一 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 特任講師 (70803526)
【キーワード】橋梁 / B-WIM / 振動応答 / 加速度 / 軸重 (他15件)
【概要】本研究は車が通過するときに生じる橋梁の振動応答を利用して車の重量を検知するBridge Weigh-in-Motion(B-WIM)において課題となっていた①計測方法の簡易化と②基準となる橋の振動応答取得（キャリブレーション）を自動化するシステムを開発した． これまでのB-WIMは複数のセンサを設置する必要があったが，本研究では車が橋に入退出する時刻の検出を桁中央に設置した１つの加速度センサで行い...
❏マルコフ性を有するカオス拡散符号を用いた非同期DS/CDMAシステム(15360206)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】香田 徹 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 教授 (20038102)
【キーワード】CDMA通信 / スペクトル拡散 / 擬似乱数生成 / チップ波形 / マルコフ連鎖 (他26件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
【情報学】人間情報学：スパースグラフ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏スパースグラフ・ニューラルネットワークによる画像認識および応用(18K11380)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)
【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...
❏ビジュアルビッグデータの高速画像検索・認識に関する研究(15K00248)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)
【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...
【情報学】人間情報学：物体検出 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏マルチタスク学習を行う深層学習器のアーキテクチャの開発(18K11348)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】川上 玲 東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (90591305)
【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)
【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...
❏深層学習を用いた動画からの物体の検出と分類(16K16083)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】川上 玲 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任講師 (90591305)
【キーワード】動き / 学習 / 深層 / 鳥 / 風力発電 (他15件)
【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...
【情報学】人間情報学：最適汎化ニューラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏最適汎化ニューラルネットワークの能動的学習法に関する研究(08458076)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習 / 汎化能力 / 追加学習 / 能動学習 (他13件)
【概要】能動学習とは,ニューラルネットワーク自身が学習の途中経過をみながら次の訓練データを積極的に選んでいく学習であり,いわゆる追加学習の問題と,最適な訓練データの選び方の問題に分けて考えられる. 第1の追加学習(incremental learning)とは,ある訓練データに対して最適な汎化能力をもつニューラルネットワークが既に得られている状態で,新しく訓練データが追加されたとき,既に得られている最適汎...
❏最適汎化ニューラルネットワークの構成法に関する研究(06452399)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】学習 / 汎化 / 最適汎化ニューラルネットワーク / 断線故障 / 最適結合荷重 (他14件)
【概要】本研究では,まず多層ニューラルネットワークの学習問題が,数学的には関数近似の問題と等価であることに着目し,学習と汎化の問題と逆問題として定式化した.そして,多層ニューラルネットワークが,与えられた訓練データに対して最適汎化能力をもつために,中間層の素子数,中間層の入出力関数,および各重み係数の値が満たすべき必要十分条件を求め,最適汎化能力をもつニューラルネットワークの構成法を与えた. この構成法に...
【情報学】人間情報学：能動学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏最適汎化ニューラルネットワークの能動的学習法に関する研究(08458076)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習 / 汎化能力 / 追加学習 / 能動学習 (他13件)
【概要】能動学習とは,ニューラルネットワーク自身が学習の途中経過をみながら次の訓練データを積極的に選んでいく学習であり,いわゆる追加学習の問題と,最適な訓練データの選び方の問題に分けて考えられる. 第1の追加学習(incremental learning)とは,ある訓練データに対して最適な汎化能力をもつニューラルネットワークが既に得られている状態で,新しく訓練データが追加されたとき,既に得られている最適汎...
❏最適汎化ニューラルネットワークの構成法に関する研究(06452399)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】学習 / 汎化 / 最適汎化ニューラルネットワーク / 断線故障 / 最適結合荷重 (他14件)
【概要】本研究では,まず多層ニューラルネットワークの学習問題が,数学的には関数近似の問題と等価であることに着目し,学習と汎化の問題と逆問題として定式化した.そして,多層ニューラルネットワークが,与えられた訓練データに対して最適汎化能力をもつために,中間層の素子数,中間層の入出力関数,および各重み係数の値が満たすべき必要十分条件を求め,最適汎化能力をもつニューラルネットワークの構成法を与えた. この構成法に...
【情報学】人間情報学：関数近似 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏深層学習に対する数値解析的アプローチ基盤の創出(20H01822)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】降籏 大介 大阪大学, サイバーメディアセンター, 教授 (80242014)
【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)
【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった． まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【情報学】人間情報学：追加学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏最適汎化ニューラルネットワークの能動的学習法に関する研究(08458076)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習 / 汎化能力 / 追加学習 / 能動学習 (他13件)
【概要】能動学習とは,ニューラルネットワーク自身が学習の途中経過をみながら次の訓練データを積極的に選んでいく学習であり,いわゆる追加学習の問題と,最適な訓練データの選び方の問題に分けて考えられる. 第1の追加学習(incremental learning)とは,ある訓練データに対して最適な汎化能力をもつニューラルネットワークが既に得られている状態で,新しく訓練データが追加されたとき,既に得られている最適汎...
❏最適汎化ニューラルネットワークの構成法に関する研究(06452399)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】学習 / 汎化 / 最適汎化ニューラルネットワーク / 断線故障 / 最適結合荷重 (他14件)
【概要】本研究では,まず多層ニューラルネットワークの学習問題が,数学的には関数近似の問題と等価であることに着目し,学習と汎化の問題と逆問題として定式化した.そして,多層ニューラルネットワークが,与えられた訓練データに対して最適汎化能力をもつために,中間層の素子数,中間層の入出力関数,および各重み係数の値が満たすべき必要十分条件を求め,最適汎化能力をもつニューラルネットワークの構成法を与えた. この構成法に...
【情報学】人間情報学：誤差逆伝搬法 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏移動通信における人工知能を用いたシステム制御技術の研究(18H01437)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)
【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した． 具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...
❏記憶学習の汎化能力に関する研究(11480072)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2001
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】教師付き学習 / 汎化能力 / 誤差逆伝搬法 / 記憶学習 / 許容性 (他12件)
【概要】訓練データを用いた教師付き学習の目的は,訓練データ以外の入力に対しても正しく答えられるようにすること,すなわち,高い汎化能力を得ることである.しかし,誤差逆伝搬法に代表される多くの学習法は,訓練データに対する誤差だけを小さくしようとする記憶学習であり,高い汎化能力が得られるという直接的な理論的保証はない. こうして,次の問題が生じる.第一は直接的には汎化能力を要請していない記憶学習によって高い汎化...
【情報学】人間情報学：汎化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏最適汎化ニューラルネットワークの能動的学習法に関する研究(08458076)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習 / 汎化能力 / 追加学習 / 能動学習 (他13件)
【概要】能動学習とは,ニューラルネットワーク自身が学習の途中経過をみながら次の訓練データを積極的に選んでいく学習であり,いわゆる追加学習の問題と,最適な訓練データの選び方の問題に分けて考えられる. 第1の追加学習(incremental learning)とは,ある訓練データに対して最適な汎化能力をもつニューラルネットワークが既に得られている状態で,新しく訓練データが追加されたとき,既に得られている最適汎...
❏最適汎化ニューラルネットワークの構成法に関する研究(06452399)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】学習 / 汎化 / 最適汎化ニューラルネットワーク / 断線故障 / 最適結合荷重 (他14件)
【概要】本研究では,まず多層ニューラルネットワークの学習問題が,数学的には関数近似の問題と等価であることに着目し,学習と汎化の問題と逆問題として定式化した.そして,多層ニューラルネットワークが,与えられた訓練データに対して最適汎化能力をもつために,中間層の素子数,中間層の入出力関数,および各重み係数の値が満たすべき必要十分条件を求め,最適汎化能力をもつニューラルネットワークの構成法を与えた. この構成法に...
❏画像フィルタ理論に基づくニュ-ラルネットワ-クの高性能学習方式に関する研究(02452155)
【研究テーマ】情報工学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1990 - 1991
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 工学部, 教授 (50016630)
【キーワード】画像処理 / ニュ-ラルネットワ-ク / 学習 / 汎化 / フィルタ (他9件)
【概要】本研究では、画像フィルタ理論の進展と共に明らかになったフィルタのデ-タ補間能力の本質に関する知見に基づいて、限られた数のサンプルを体験するだけで、未知の入力に対して正しい出力を与えることを保証できる新しい学習理論を構築し、それをニュ-ラルネット上に実現することを目的としている。フィルタにおけるデ-タ補間の問題と、未知の入力に対応することのできるニュ-ラルネットを構成する問題との間には密接な関係があ...
【情報学】人間情報学：汎化能力 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏記憶学習の汎化能力に関する研究(11480072)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2001
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】教師付き学習 / 汎化能力 / 誤差逆伝搬法 / 記憶学習 / 許容性 (他12件)
【概要】訓練データを用いた教師付き学習の目的は,訓練データ以外の入力に対しても正しく答えられるようにすること,すなわち,高い汎化能力を得ることである.しかし,誤差逆伝搬法に代表される多くの学習法は,訓練データに対する誤差だけを小さくしようとする記憶学習であり,高い汎化能力が得られるという直接的な理論的保証はない. こうして,次の問題が生じる.第一は直接的には汎化能力を要請していない記憶学習によって高い汎化...
❏最適汎化ニューラルネットワークの能動的学習法に関する研究(08458076)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習 / 汎化能力 / 追加学習 / 能動学習 (他13件)
【概要】能動学習とは,ニューラルネットワーク自身が学習の途中経過をみながら次の訓練データを積極的に選んでいく学習であり,いわゆる追加学習の問題と,最適な訓練データの選び方の問題に分けて考えられる. 第1の追加学習(incremental learning)とは,ある訓練データに対して最適な汎化能力をもつニューラルネットワークが既に得られている状態で,新しく訓練データが追加されたとき,既に得られている最適汎...
【情報学】人間情報学：モデル選択 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏実験計画法と多変量解析法におけるサンプルサイズの設計(17500186)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】永田 靖 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (30198337)
【キーワード】サンプルサイズ / 検出力 / 多重比較法 / SN比 / MTシステム (他17件)
【概要】本研究では,実験計画法では特に多重比較法について,多変量解析法では特にマハラノビス・タグチ・システム(MTシステム)について,サンプルサイズの設計という基本的な切り口から各手法の性能の検討や改良手法の提案を行った. 多重比較法については,ダネットの方法に関するサンプルサイズの設計方法の既存研究を整理し,より簡便な近似的方法と比較検討した.また,Max t法について,前提条件に対するロバストネスを検...
❏関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性の検証(12480063)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】ブートストラップ / ニューラルネットワーク / 金融時系列 / バックプロパゲーション / グラフィカルモデル (他15件)
【概要】関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性を確かめる目的で開始した本研究は,3年間にさまざまな方向に発展した.一つは,モデル選択の基準としてのKullback-Leibler情報量の有効性であり,ブートストラップ法による直接推定が,二項分布や多項分布などの離散分布の場合にはきわめて有効であることが確かめられた.さらにKullback-Leibler情報量にもとづくモデル選択...
❏統計的モデル選択の理論と実際(09680315)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】統計的モデル / モデル選択 / ブートストラップ / ニューラルネットワーク / 多重量自己回帰モデル (他12件)
【概要】本研究は,従来のモデル選択理論をより体系化するとともにニューロネットワーク,ウエーブレットなどこれまでの伝統的な推測法と異なった側面をもつ計算機依存型の推測法に対しても適用可能な形に拡張し,十分実用に耐える根拠と効力を持つ汎用なモデル選択法を確立することを目的として開始した研究である. まず最初の目的は,Springer-Verlag社から依頼されていたモノグラフ"Statistical ...
【情報学】人間情報学：過学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏記憶学習の汎化能力に関する研究(11480072)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2001
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】教師付き学習 / 汎化能力 / 誤差逆伝搬法 / 記憶学習 / 許容性 (他12件)
【概要】訓練データを用いた教師付き学習の目的は,訓練データ以外の入力に対しても正しく答えられるようにすること,すなわち,高い汎化能力を得ることである.しかし,誤差逆伝搬法に代表される多くの学習法は,訓練データに対する誤差だけを小さくしようとする記憶学習であり,高い汎化能力が得られるという直接的な理論的保証はない. こうして,次の問題が生じる.第一は直接的には汎化能力を要請していない記憶学習によって高い汎化...
❏最適汎化ニューラルネットワークの能動的学習法に関する研究(08458076)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習 / 汎化能力 / 追加学習 / 能動学習 (他13件)
【概要】能動学習とは,ニューラルネットワーク自身が学習の途中経過をみながら次の訓練データを積極的に選んでいく学習であり,いわゆる追加学習の問題と,最適な訓練データの選び方の問題に分けて考えられる. 第1の追加学習(incremental learning)とは,ある訓練データに対して最適な汎化能力をもつニューラルネットワークが既に得られている状態で,新しく訓練データが追加されたとき,既に得られている最適汎...
❏画像フィルタ理論に基づくニュ-ラルネットワ-クの高性能学習方式に関する研究(02452155)
【研究テーマ】情報工学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1990 - 1991
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 工学部, 教授 (50016630)
【キーワード】画像処理 / ニュ-ラルネットワ-ク / 学習 / 汎化 / フィルタ (他9件)
【概要】本研究では、画像フィルタ理論の進展と共に明らかになったフィルタのデ-タ補間能力の本質に関する知見に基づいて、限られた数のサンプルを体験するだけで、未知の入力に対して正しい出力を与えることを保証できる新しい学習理論を構築し、それをニュ-ラルネット上に実現することを目的としている。フィルタにおけるデ-タ補間の問題と、未知の入力に対応することのできるニュ-ラルネットを構成する問題との間には密接な関係があ...
【情報学】人間情報学：ファジイ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ファジィ推論ニューラルネットワークを用いた画像からの知識抽出と理解に関する研究(12650394)
【研究テーマ】情報通信工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ファジィ / ニューラルネットワーク / 画像認識 / 画像理解 / ファジイ
【概要】本研究による成果は以下の7つに分けることができる。 1)ファジィ推論ニューラルネットワークを用いた画像の認識と理解に関する研究 本研究では、優れた学習機能を持つニューラルネットワークと、ルール記述に優れたファジィを用いて画像認識および解釈を行う新しい手法を提案した。提案システムは、領域分割過程、画像認識過程、画像解釈過程の3過程から構成されている。計算機実験を行った結果、71.9%に相当するピクセ...
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
【情報学】人間情報学：確率的複雑さ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【情報学】人間情報学：学習理論 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【情報学】人間情報学：CDMA ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏空間ゆらぎのある記憶パタンを埋め込んだ連想記憶(20700210)
【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】若手研究(B)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (60336063)
【キーワード】非線形理論 / 回路 / ニューラルネットワーク / 連想記憶 / スピングラス (他12件)
【概要】脳は興奮する・しないの2状態をもつ神経細胞の間の結合による回路網であり、その情報処理の数理モデルとして、ランダムな0,1パターンを回路に覚えさせる連想記憶がある。擬似乱数符号を用いるCDMA通信では、ユーザ間の送信タイミングを揃える同期通信よりも、これを揃えない非同期通信の方が、通信品質が良いことが知られている。本研究では、パターン間の同期をあえてずらす空間揺らぎを持つ連想記憶を提案した。揺らぎの...
❏カオスに基づくスペクトル拡散符号を用いたマルチユーザ同期捕捉(17760312)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 助手 (60336063)
【キーワード】スペクトル拡散通信 / CDMA / 擬似乱数系列 / 同期捕捉 / マルコフ連鎖 (他9件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
【情報学】人間情報学：CDMA通信 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏空間ゆらぎのある記憶パタンを埋め込んだ連想記憶(20700210)
【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】若手研究(B)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (60336063)
【キーワード】非線形理論 / 回路 / ニューラルネットワーク / 連想記憶 / スピングラス (他12件)
【概要】脳は興奮する・しないの2状態をもつ神経細胞の間の結合による回路網であり、その情報処理の数理モデルとして、ランダムな0,1パターンを回路に覚えさせる連想記憶がある。擬似乱数符号を用いるCDMA通信では、ユーザ間の送信タイミングを揃える同期通信よりも、これを揃えない非同期通信の方が、通信品質が良いことが知られている。本研究では、パターン間の同期をあえてずらす空間揺らぎを持つ連想記憶を提案した。揺らぎの...
❏マルコフ性を有するカオス拡散符号を用いた非同期DS/CDMAシステム(15360206)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】香田 徹 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 教授 (20038102)
【キーワード】CDMA通信 / スペクトル拡散 / 擬似乱数生成 / チップ波形 / マルコフ連鎖 (他26件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
【情報学】人間情報学：テロ対策 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏複素ニューラルネットワークによる柔軟なミリ波セキュリティ・イメージングの基礎研究(21300089)
【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(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波セキュリティ・イメージング / ニューラルネットワーク / 複素自己組織化マップ / アレイ・アンテナ / ミリ波 (他14件)
【概要】本研究によって、次の成果を得た。(1)複数の複素自己組織化マップ間で相互情報量を観測し、それによって自己組織化ダイナミクスを変調することにより、空間テクスチャと周波数テクスチャという異質な情報を有機的に統合できることを明らかにした。われわれは、この相互情報量(mutual information)に基づくCSOM処理方式をμCSOM(ミューCSOM)と名づけた。(2)実時間情報取得のため8直線テー...
❏周波数並列化とCMRFモデルに基づくミリ波帯コヒーレント・イメージング・システム(20651045)
【研究テーマ】社会システム工学・安全システム
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2008 - 2009
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波イメージング / セキュリティ / ニューラルネットワーク / テロ対策 / 自己組織化マップ
【概要】近年多発しているの交通機関でのテロ事件等の防止対策として、広くセキュリティシステムに利用できる可能性がある技術に、ミリ波アクティブイメージングがある。これは衣服の下に隠された金属物以外の危険物の画像化が、乗客の移動を大きく妨げずにできることが期待されるからである。本年度は、複素自己組織化マップ(Complex-valued self-organizing map : CSOM)による適応的な信号処...
【情報学】人間情報学：ミリ波イメージング ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏複素ニューラルネットワークによる柔軟なミリ波セキュリティ・イメージングの基礎研究(21300089)
【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(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波セキュリティ・イメージング / ニューラルネットワーク / 複素自己組織化マップ / アレイ・アンテナ / ミリ波 (他14件)
【概要】本研究によって、次の成果を得た。(1)複数の複素自己組織化マップ間で相互情報量を観測し、それによって自己組織化ダイナミクスを変調することにより、空間テクスチャと周波数テクスチャという異質な情報を有機的に統合できることを明らかにした。われわれは、この相互情報量(mutual information)に基づくCSOM処理方式をμCSOM(ミューCSOM)と名づけた。(2)実時間情報取得のため8直線テー...
❏周波数並列化とCMRFモデルに基づくミリ波帯コヒーレント・イメージング・システム(20651045)
【研究テーマ】社会システム工学・安全システム
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2008 - 2009
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波イメージング / セキュリティ / ニューラルネットワーク / テロ対策 / 自己組織化マップ
【概要】近年多発しているの交通機関でのテロ事件等の防止対策として、広くセキュリティシステムに利用できる可能性がある技術に、ミリ波アクティブイメージングがある。これは衣服の下に隠された金属物以外の危険物の画像化が、乗客の移動を大きく妨げずにできることが期待されるからである。本年度は、複素自己組織化マップ(Complex-valued self-organizing map : CSOM)による適応的な信号処...
【情報学】人間情報学：コネクショニストモデル ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏思考機能と長期記憶を有する脳型アーキテクチャ自然言語処理システムに関する研究(20500213)
【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】2008 - 2010
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 脳型アーキテクチャ / 言語処理 / コネクショニストモデル / 推論 (他7件)
【概要】ロボティクスのさらなる進化のためには、頭脳部の研究開発が重要である。本研究では、柔軟な情報処理を可能とするために生物の脳を考慮したアプローチ、すなわちニューラルネットワークを用いた自然言語処理システムの開発を行った。具体的には、以下の三項目に関しての研究を行い、実り多い成果を得ることができた。 ・脳型アーキテクチャに適する単語の情報表現方式。 ・大脳における長期記憶部としての電子辞書の効果的な利用...
❏脳型アーキテクチャによる自然言語処理システムに関する研究(17500149)
【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】2005 - 2007
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 言語処理 / 脳型 / コネクショニストモデル / 推論 (他7件)
【概要】本研究は、ニューラルネットワーク、すなわち脳型コンピュータの枠組みで柔軟な情報処理を目指したものである。その大きな研究成果として、 (1)単語のベクトル表現法に関する方向性が見出せたこと、 (2)知識べースとして電子辞書を用いるニューラルネットワークの構築に成功したこと、 があげられる。まず(1)に関して、この成果は大きい。従来のニューラルネットワーク研究において単語を扱う場合、意味的な距離を反映...
【情報学】人間情報学：コンピュータ・グラフィクス ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏脳構造化スーパーコンピュータの高度アーキテクチャに関する研究(10044117)
【研究テーマ】計算機科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 1999
【研究代表者】中村 維男 東北大学, 大学院・情報科学研究科, 教授 (80005454)
【キーワード】コンピュータアーキテクチャ / 命令レベル並列処理 / コンピュータグラフィックス / ニューラルネットワーク / 脳モデル (他7件)
【概要】スーパーコンピュータを単に高速計算を行う道具として捕えるのでなく、処理速度の向上に加えて、頭脳の機能をコンピュータに取り入れることにより、処理の方法に柔軟性を持たせたコンピュータの設計を目的とした設計思想の研究に主眼を置いてきた。そして、頭脳の構造の検討を通してその機能を実現するヒントを得たことにより、旧来よりもさらに進んだ頭脳に近い脳構造化スーパーコンピュータの概念設計を作り上げてきた。さらに、...
❏任意形状の弾性体を入力装置とすることが可能な知的3次元形状操作インタフェース(10555079)
【研究テーマ】知能機械学・機械システム
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】村上 存 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (20212251)
【キーワード】3次元形状操作 / 直接・直観的入力装置 / 力覚インタフェース / 複数操作統合 / ヒューマン・インタフェース (他11件)
【概要】本研究は,用途に応じたさまざまな形状の入力装置に,素手で曲げる,ねじる等の直観的な変形操作を加えることにより,コンピュータ中の3次元形状モデルが連動して変形する,受動的力覚インタフェースの実現を目的として研究を行ない,次の成果を得た。 (1)変形により電気抵抗値が変化する導電性弾性体の連続体を,3次元変形センサとして利用する変形入力インタフェースを考案した。 (2)連続体各部の変形と電気抵抗値の変...
【情報学】人間情報学：パターン認識 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏利用しやすい構造を有する準線形サポートベクターマシンの構成と応用に関する研究(25420452)
【研究テーマ】制御・システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】古月 敬之 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)
【キーワード】サポートベクターマシン / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 適応制御 / パターン認識 (他8件)
【概要】本研究では、制御系設計などに利用しやすい構造を持つニューラルネットワークモデルを構築し、そのパラメータを推定するための体系的な学習法の確立を行った。具体的に、回帰または分類のための利用しやすい線形構造を有する準線形サポートベクターマシン（SVM）の構築およびそのオンライン学習法の開発を行い、スイッチングが適応制御法や高性能分類器の開発等への応用研究を行った。 ...
❏階層型ニューラルネットワークによる視覚パターン認識の研究(02402035)
【研究テーマ】情報工学
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1990 - 1993
【研究代表者】福島 邦彦 大阪大学, 基礎工学部, 教授 (90218909)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 神経回路モデル / パターン認識 / 視覚パターン / 手書き文字認識 (他12件)
【概要】筆者が以前提唱した脳の神経回路モデル“ネオコグニトロン"や“選択的注意のモデル"などの考え方に基づいた新しい視覚パターン認識システムの設計原理の確立を目指していくつかの研究を並行して進めた. 1.ネオコグニトロン 手書き英数字認識システムの設計を具体例として,新しい回路構造の導入と新しい学習方式の開発を進め,ネオコグニトロンのパターン認識能力と学習能力を向上させることに成功した. ...
❏ニュ-ラルネットワ-ク理論の電力系統への応用(02650206)
【研究テーマ】電力工学
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1990 - 1991
【研究代表者】岩本 伸一 早稲田大学, 理工学部, 教授 (30119648)
【キーワード】電力系統 / 過渡安定度 / パタ-ン認識 / ニュ-ラルネットワ-ク / ラメルハ-ト (他8件)
【概要】近年.生物の頭脳の情報処理形態を模倣した計算装置及び計算理論.つまりニュ-ラルネットワ-クコンピュ-タについての研究が、ハ-ドウェアとソフトウェアの両面から盛んに行なわれている。このコンピュ-タは、アナログで超並列といった特徴を持ち、現行のコンピュ-タにはない優れた能力を有するものと考えられ、ソフトウェアの面でも色々な研究が行なわれている。本研究の目的は、このニュ-ラルネットワ-ク理論の電力系統へ...
【情報学】人間情報学：画像検索 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ビジュアルビッグデータの高速画像検索・認識に関する研究(15K00248)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)
【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...
❏インターネット画像検索のための進化的ニューラルネットへの知識埋込と抽出(13680448)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】福見 稔 徳島大学, 工学部, 助教授 (80199265)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 進化手法 / ルール抽出 / 画像 / 知識抽出 (他9件)
【概要】本研究では,インターネット上で膨大に存在する画像から効率的に目的画像を検索するための基礎技術を開発した.特に,画像の潜在情報を言葉や概念として抽出し,情報検索法である潜在的意味インデキシングのための特徴ベクトルを生成するための基盤技術を研究開発した.この開発では,進化的に構造を変えていくニューラルネットワークの学習機能とルール化手法により,画像情報を言葉や概念に変換するための基礎研究を行い,ルール...
【情報学】人間情報学：CNN ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏雑音畳込みニューラルネットワークの研究開発(19H04078)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】中原 啓貴 東京工業大学, 工学院, 准教授 (20624414)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)
【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...
❏深層学習を用いた動画からの物体の検出と分類(16K16083)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】川上 玲 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任講師 (90591305)
【キーワード】動き / 学習 / 深層 / 鳥 / 風力発電 (他15件)
【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...
【情報学】人間情報学：許容性 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏記憶学習の汎化能力に関する研究(11480072)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1999 - 2001
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】教師付き学習 / 汎化能力 / 誤差逆伝搬法 / 記憶学習 / 許容性 (他12件)
【概要】訓練データを用いた教師付き学習の目的は,訓練データ以外の入力に対しても正しく答えられるようにすること,すなわち,高い汎化能力を得ることである.しかし,誤差逆伝搬法に代表される多くの学習法は,訓練データに対する誤差だけを小さくしようとする記憶学習であり,高い汎化能力が得られるという直接的な理論的保証はない. こうして,次の問題が生じる.第一は直接的には汎化能力を要請していない記憶学習によって高い汎化...
❏最適汎化ニューラルネットワークの能動的学習法に関する研究(08458076)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】小川 英光 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 教授 (50016630)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 学習 / 汎化能力 / 追加学習 / 能動学習 (他13件)
【概要】能動学習とは,ニューラルネットワーク自身が学習の途中経過をみながら次の訓練データを積極的に選んでいく学習であり,いわゆる追加学習の問題と,最適な訓練データの選び方の問題に分けて考えられる. 第1の追加学習(incremental learning)とは,ある訓練データに対して最適な汎化能力をもつニューラルネットワークが既に得られている状態で,新しく訓練データが追加されたとき,既に得られている最適汎...
【情報学】情報学フロンティア：EMアルゴリズム ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏移動通信における人工知能を用いたシステム制御技術の研究(18H01437)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)
【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した． 具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...
❏空間的分析と時間的制御を融合した、次世代商品推薦システムのための基礎理論の構築(16K00417)
【研究テーマ】ウェブ情報学・サービス情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】前田 康成 北見工業大学, 工学部, 教授 (30422033)
【キーワード】推薦システム / マルコフ決定過程 / 顧客クラス / 新規顧客 / 動的計画法 (他15件)
【概要】マルコフ決定過程（MDP）を用いて顧客クラスが変化する推薦システムのモデル化を行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する推薦方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学習方法も提案した。 MDPを用いて推薦システムにおける新規顧客に対する質問方法のモデル化も行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する質問方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学...
【情報学】情報学フロンティア：強化学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏実ロボットにおける自律的な軌道計画を実現する階層型深層強化学習の開発(19K20370)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】長 隆之 九州工業大学, 大学院生命体工学研究科, 准教授 (50804663)
【キーワード】軌道最適化 / 深層強化学習 / 動作計画 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)
【概要】本研究では，実ロボットに適用可能な，複雑な軌道を計画する方法を学習することのできる階層型深層強化学習アルゴリズムの開発することを目標としている．本研究においては，タスクを実行するための多様な解を見つけ出し，それぞれをオプションとして使い分けることで，複雑な軌道を計画することを目指す．提案するシステムの実現には，多様な軌道を学習し，一つのニューラルネットワークでモデル化することが必要になる． 3年目...
❏移動通信における人工知能を用いたシステム制御技術の研究(18H01437)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)
【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した． 具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...
❏空間的分析と時間的制御を融合した、次世代商品推薦システムのための基礎理論の構築(16K00417)
【研究テーマ】ウェブ情報学・サービス情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】前田 康成 北見工業大学, 工学部, 教授 (30422033)
【キーワード】推薦システム / マルコフ決定過程 / 顧客クラス / 新規顧客 / 動的計画法 (他15件)
【概要】マルコフ決定過程（MDP）を用いて顧客クラスが変化する推薦システムのモデル化を行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する推薦方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学習方法も提案した。 MDPを用いて推薦システムにおける新規顧客に対する質問方法のモデル化も行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する質問方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学...
【情報学】情報学フロンティア：データ・マイニング ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏データマイニングの数理モデル構築と確率感度解析(11680435)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】香田 正人 筑波大学, 社会工学系, 教授 (20114473)
【キーワード】データマイニング / ニューラルネットワーク / 確率感度解析 / ブートストラップ法 / MDL情報量基準 (他8件)
【概要】本研究の目的は,データマイニングに関して既に得られている数理モデルの特長を拡張し,従来のデータベース技術や統計的手法の利点を活用して,新しいデータマイニング・モデルの構築と解析を行い,さらにシミュレーションやテストデータにより評価・検証して,モデルの特性を明らかにすることであった.この目的に沿って研究を行なった結果,下記の結果を得た. 1.確率感度解析による新しい確率的学習アルゴリズムの導出 デー...
【情報学】情報学フロンティア：レザバーコンピューティング ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏流体計算機を実装する：新規情報処理技術の創出(15K16076)
【研究テーマ】感性情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】中嶋 浩平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (10740251)
【キーワード】レザバー計算 / リカレントニューラルネットワーク / 非線形力学系 / ファラデー波 / レザバーコンピューティング (他10件)
【概要】容器に入った液体に縦方向の加振を施すとファラデー波と呼ばれる水面波が生成される。この波のダイナミクスは、カオスを含むきわめて多様な時空間パターンを示すことが知られている。本研究テーマでは、このファラデー波を計算資源として活用することを考える。具体的には、レザバー計算と呼ばれる大自由度力学系を活用した新規情報処理技術に着目し、ファラデー波の時空間パターンに一部計算を実装させるシステム（流体計算機）を...
【情報学】情報学フロンティア：ブートストラップ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性の検証(12480063)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】ブートストラップ / ニューラルネットワーク / 金融時系列 / バックプロパゲーション / グラフィカルモデル (他15件)
【概要】関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性を確かめる目的で開始した本研究は,3年間にさまざまな方向に発展した.一つは,モデル選択の基準としてのKullback-Leibler情報量の有効性であり,ブートストラップ法による直接推定が,二項分布や多項分布などの離散分布の場合にはきわめて有効であることが確かめられた.さらにKullback-Leibler情報量にもとづくモデル選択...
❏データマイニングの数理モデル構築と確率感度解析(11680435)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1999 - 2000
【研究代表者】香田 正人 筑波大学, 社会工学系, 教授 (20114473)
【キーワード】データマイニング / ニューラルネットワーク / 確率感度解析 / ブートストラップ法 / MDL情報量基準 (他8件)
【概要】本研究の目的は,データマイニングに関して既に得られている数理モデルの特長を拡張し,従来のデータベース技術や統計的手法の利点を活用して,新しいデータマイニング・モデルの構築と解析を行い,さらにシミュレーションやテストデータにより評価・検証して,モデルの特性を明らかにすることであった.この目的に沿って研究を行なった結果,下記の結果を得た. 1.確率感度解析による新しい確率的学習アルゴリズムの導出 デー...
❏統計的モデル選択の理論と実際(09680315)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】統計的モデル / モデル選択 / ブートストラップ / ニューラルネットワーク / 多重量自己回帰モデル (他12件)
【概要】本研究は,従来のモデル選択理論をより体系化するとともにニューロネットワーク,ウエーブレットなどこれまでの伝統的な推測法と異なった側面をもつ計算機依存型の推測法に対しても適用可能な形に拡張し,十分実用に耐える根拠と効力を持つ汎用なモデル選択法を確立することを目的として開始した研究である. まず最初の目的は,Springer-Verlag社から依頼されていたモノグラフ"Statistical ...
【情報学】情報学フロンティア：最適化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏状態空間の自動的な圧縮表現に基づくマルチエージェント強化学習手法(12680387)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2001
【研究代表者】小野 典彦 徳島大学, 工学部, 教授 (60194594)
【キーワード】マルチエージェントシステム / マルチエージェント強化学習 / 強化学習 / 機械学習 / 進化計算 (他16件)
【概要】近年,強化学習手法を応用して,マルチエージェント環境におかれたエージェント群そのものに,試行錯誤な相互作用を行わせ,それらが採用すべき協調行動をボトムアップ的に組織化させ,それによってマルチエージェントシステムの設計者を支援しようとする試み("マルチエージェント強化学習"と呼ぶ)が数多くなされている.しかし,マルチエージェント環境におかれたエージェント群に,従来の強化学習を適用して...
❏「複雑系の数値解析と最適制御の研究」(10440025)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】河原田 秀夫 千葉大学, 工学部, 教授 (90010793)
【キーワード】複雑系 / 数値解析 / 生態系 / 多相流 / 自由境界問題 (他19件)
【概要】複雑系を研究対象とする本研究の成果は、以下の4つに大別される。 (1)沿岸油濁の生態系に及ぼす影響。(2)大域最適化問題に対するハイブリッドアルゴリズムの開発とその応用。(3)(1)で提案された数理モデルから派生した数学的諸問題に対する、理論的・数値的研究及び数理モデルを記述する、偏微分方程式系の解法アルゴリズムの提案。(4)上記(1)(2)(3)の研究を強力に推進するにあたり、基盤となった国際会...
【情報学】情報学フロンティア：計算論的精神医学 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏人工知能技術と疾患横断的・次元的アプローチに基づく精神障害の計算論的診断学の創出(20H00625)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31
【研究代表者】山下 祐一 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第七部, 室長 (40584131)
【キーワード】計算論的精神医学 / 人工知能 / 精神障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)
【概要】本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みている。また、深層学習・データ融合技術を用いて、各水準の表現型を媒介するメカニズムを明らかにすることで、精神障害の...
❏ロボット構成論による精神障害における多様な病態の統合的理解(17K12754)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】村田 真悟 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (80778168)
【キーワード】計算論的精神医学 / 認知ロボティクス / 神経回路モデル / ニューラルネットワーク / 予測符号化
【概要】本研究課題は，精神障害における多様な症状を生み出す脳・神経メカニズムをロボット構成論によりシステムレベルで統合的に理解することを目指すものである．そのために，不確実性を考慮した予測誤差最小化が脳の神経回路における基本的な計算原理であるという仮説を提案し，その仮説を階層的な再帰型神経回路モデルで具現化し，ロボットに実装することで検証を行った．ロボットの行動学習実験の結果，不確実性推定の失調が予測誤差...
【情報学】情報学フロンティア：認知ロボティクス ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏二個体間における協調の形成と崩壊の予測符号化に基づくロボット構成論的理解(19K20364)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】村田 真悟 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 講師 (80778168)
【キーワード】予測符号化 / 予測誤差最小化 / 認知ロボティクス / ニューラルネットワーク / インタラクション
【概要】本研究課題では，人間の他者との協調を支える認知情報処理機構の理解を目的とし，認知神経科学・機械学習・ロボティクスの観点を統合したロボット構成論的手法により取り組む．特に，（i）環境変化や他者のふるまいといった外的要因と（ii）自己の将来の行動に関する計画や意図といった内的要因によって生じる協調の形成とその崩壊に関する動的過程に着目する. 令和三年度は，これまでに構築した決定論的なrecurrent...
❏ロボット構成論による精神障害における多様な病態の統合的理解(17K12754)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】村田 真悟 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (80778168)
【キーワード】計算論的精神医学 / 認知ロボティクス / 神経回路モデル / ニューラルネットワーク / 予測符号化
【概要】本研究課題は，精神障害における多様な症状を生み出す脳・神経メカニズムをロボット構成論によりシステムレベルで統合的に理解することを目指すものである．そのために，不確実性を考慮した予測誤差最小化が脳の神経回路における基本的な計算原理であるという仮説を提案し，その仮説を階層的な再帰型神経回路モデルで具現化し，ロボットに実装することで検証を行った．ロボットの行動学習実験の結果，不確実性推定の失調が予測誤差...
【情報学】情報学フロンティア：感性情報 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏視覚・言語情報を統合処理するニューラルネットワークに関する研究(16K00338)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (80198655)
【キーワード】視覚情報処理 / 言語情報処理 / ニューラルネットワーク / 感性情報 / 対話システム (他10件)
【概要】視覚情報と言語情報の統合的な処理機構の開発と、入力画像からの常識の自動獲得に関しては、画像を感性豊かに説明するキャプション自動生成システムの構築を行った。本システムは、物体の感性語を推定する際、画像特徴だけでなく物体の名詞情報も活用している。また表現力の高い感性語を生成するための感性語変換機構も有している。 自然言語を生成できるニューラルネットワークの開発に関しては、文脈を考慮した会話文の自動生成...
❏感性・生体情報によるマルチメディア学習の評価手法開発と学習効果に関する研究(10558020)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】中山 実 東京工業大学, 教育工学開発センター, 助教授 (40221460)
【キーワード】瞳孔面積 / 視点移動 / 瞬目 / 課題解決 / 音環境 (他12件)
【概要】本研究では、マルチメディア学習環境における、学習者の表情などの感性情報や眼球運動などの生体情報を計測できるシステムを製作し、学習行動の評価分析方法を開発を検討した。さらに、学習におけるシステム環境の問題点や認知負荷を調べ、学習者の支援を行う方法についても検討した。本研究では、以下の内容を検討した。 (1)瞳孔面積による興味印象の評価手法の開発:映像に対する興味関心の変化を計測するために、瞳孔面積や...
❏ニューロ感性情報処理に基づく車の設計(09450065)
【研究テーマ】設計工学・機械要素・トライボロジー
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】吉村 忍 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (90201053)
【キーワード】ニュートラルネットワーク / 感性情報 / 自動車 / 操安性 / フィーリング解析 (他10件)
【概要】本研究では、感性の定量的な目標レベルを設定し、それを達成するための人工物の設計変数を定量的に決定するという、感性情報に基づく多目的満足化設計法を研究開発する。人工物の設計変数や応答諸特性・機能と感性情報の関係が特に複合的でありかつ非線形な自動車の操縦性・安定性(操安性)フィーリング問題を具体的な対象として、その関係を定量化し、さらに人工物設計へ定量的に感性情報を反映させるための手法を開発する。 昨...
【情報学】情報学フロンティア：情報統計力学 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏スピンから捉えるガラス・ジャミング転移の物理:ソフトマターから情報統計力学まで(19H01812)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】吉野 元 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (50335337)
【キーワード】ガラス転移 / ジャミング / フラストレート磁性 / コロイド / 制約充足問題 (他15件)
【概要】本プロジェクトでは、スピン（回転自由度）の関わるガラス・ジャミング転移の物理と数理を広範な領域において分野横断的に研究した。具体的は、フラストレート磁性体、コロイドガラス、ベクトル変数の統計的推定・制約充足問題、深層ニューラルネットワークの学習理論において理論的、数値的に研究を行った。その結果、パイロクロア酸化物Y2MO2O7における外的乱れなしに起こるスピングラス転移のメカニズムの解明、コロイド...
❏ディープラーニングのホワイトボックス化に関する研究(18H04106)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)
【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...
【情報学】情報学フロンティア：遺伝的プログラミング ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
【情報学】情報学フロンティア：畳込みニューラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏視覚・言語情報を統合処理するニューラルネットワークに関する研究(16K00338)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (80198655)
【キーワード】視覚情報処理 / 言語情報処理 / ニューラルネットワーク / 感性情報 / 対話システム (他10件)
【概要】視覚情報と言語情報の統合的な処理機構の開発と、入力画像からの常識の自動獲得に関しては、画像を感性豊かに説明するキャプション自動生成システムの構築を行った。本システムは、物体の感性語を推定する際、画像特徴だけでなく物体の名詞情報も活用している。また表現力の高い感性語を生成するための感性語変換機構も有している。 自然言語を生成できるニューラルネットワークの開発に関しては、文脈を考慮した会話文の自動生成...
❏ビジュアルビッグデータの高速画像検索・認識に関する研究(15K00248)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)
【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...
【情報学】情報学フロンティア：カオス力学系 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏カオスに基づくスペクトル拡散符号を用いたマルチユーザ同期捕捉(17760312)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 助手 (60336063)
【キーワード】スペクトル拡散通信 / CDMA / 擬似乱数系列 / 同期捕捉 / マルコフ連鎖 (他9件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
❏マルコフ性を有するカオス拡散符号を用いた非同期DS/CDMAシステム(15360206)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】香田 徹 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 教授 (20038102)
【キーワード】CDMA通信 / スペクトル拡散 / 擬似乱数生成 / チップ波形 / マルコフ連鎖 (他26件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
【情報学】情報学フロンティア：深層ニューラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏スピンから捉えるガラス・ジャミング転移の物理:ソフトマターから情報統計力学まで(19H01812)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】吉野 元 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (50335337)
【キーワード】ガラス転移 / ジャミング / フラストレート磁性 / コロイド / 制約充足問題 (他15件)
【概要】本プロジェクトでは、スピン（回転自由度）の関わるガラス・ジャミング転移の物理と数理を広範な領域において分野横断的に研究した。具体的は、フラストレート磁性体、コロイドガラス、ベクトル変数の統計的推定・制約充足問題、深層ニューラルネットワークの学習理論において理論的、数値的に研究を行った。その結果、パイロクロア酸化物Y2MO2O7における外的乱れなしに起こるスピングラス転移のメカニズムの解明、コロイド...
❏パラメータ再定義法による自然勾配法実現を通した複雑な深層ネットワーク学習の効率化(18K18121)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】木脇 太一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (70786011)
【キーワード】機械学習 / 眼科学 / ニューラルネットワーク / 緑内障 / マルチタスク学習 (他10件)
【概要】本研究では緑内障と呼ばれる眼病データの分析を応用分野とし、ニューラルネットワークと呼ばれる機械学習手法の改善を試みた。特にこの応用領域では(1)利用可能なデータが少数に限られる問題へ対処する必要があり、また(2)医学的な立場から結果を説明することが非常に重要である。これを受けて本研究では、学習器が小規模データからも適切な知識を獲得できる手法を開発し、また構築した手法の動作を説明して医学的な見知と照...
【情報学】情報学フロンティア：神経回路モデル ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ディープラーニングのホワイトボックス化に関する研究(18H04106)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)
【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...
❏ロボット構成論による精神障害における多様な病態の統合的理解(17K12754)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】村田 真悟 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (80778168)
【キーワード】計算論的精神医学 / 認知ロボティクス / 神経回路モデル / ニューラルネットワーク / 予測符号化
【概要】本研究課題は，精神障害における多様な症状を生み出す脳・神経メカニズムをロボット構成論によりシステムレベルで統合的に理解することを目指すものである．そのために，不確実性を考慮した予測誤差最小化が脳の神経回路における基本的な計算原理であるという仮説を提案し，その仮説を階層的な再帰型神経回路モデルで具現化し，ロボットに実装することで検証を行った．ロボットの行動学習実験の結果，不確実性推定の失調が予測誤差...
❏階層型ニューラルネットワークによる視覚パターン認識の研究(02402035)
【研究テーマ】情報工学
【研究種目】一般研究(A)
【研究期間】1990 - 1993
【研究代表者】福島 邦彦 大阪大学, 基礎工学部, 教授 (90218909)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 神経回路モデル / パターン認識 / 視覚パターン / 手書き文字認識 (他12件)
【概要】筆者が以前提唱した脳の神経回路モデル“ネオコグニトロン"や“選択的注意のモデル"などの考え方に基づいた新しい視覚パターン認識システムの設計原理の確立を目指していくつかの研究を並行して進めた. 1.ネオコグニトロン 手書き英数字認識システムの設計を具体例として,新しい回路構造の導入と新しい学習方式の開発を進め,ネオコグニトロンのパターン認識能力と学習能力を向上させることに成功した. ...
【情報学】情報学フロンティア：マルチエージェント ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
❏マイクロリアクタープロセスの知的ネットワークによる運転管理(12450309)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】マイクロリアクター / プロセス / 知的システム / ネットワークシステム / 運転管理 (他10件)
【概要】精密な温度制御や反応時間制御、また廃棄物や毒物の安全管理を目指した自由度の高いマイクロリアクタ-プロセスの制御・運転管理を柔軟かつ的確に行うために、ネットワーク型モデリングシステムを融合させた知的ネットワークシステムを検討し、また、同システムの実用化を検討するためのモデル実験を行い、以下の成果を挙げることができた。 1.反応シミュレーション、流動シミュレーション、装置挙動シミュレーション、プロセス...
【情報学】情報学フロンティア：マルチタスク学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏マルチタスク学習を行う深層学習器のアーキテクチャの開発(18K11348)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】川上 玲 東京工業大学, 情報理工学院, 特任准教授 (90591305)
【キーワード】深層学習 / マルチタスク学習 / ニューラルネットワーク / 物体検出 / 物体追跡 (他8件)
【概要】申請者は，本事業において，マルチタスク学習（MTL, Multitask Learning）を行う深層学習器，特に，物体の検出と意味領域分割，及び，物体の追跡と検出を行うMTLの開発を行ってきた．タスクの組み合わせやデータセットの選定を行い，MTLを実現する交差接続の提案と改善を行い，MTLによる汎化性能の向上について確認した．交差接続の畳み込みをリカレントニューラルネットワークで代替し，時系列デ...
❏パラメータ再定義法による自然勾配法実現を通した複雑な深層ネットワーク学習の効率化(18K18121)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2018-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】木脇 太一 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (70786011)
【キーワード】機械学習 / 眼科学 / ニューラルネットワーク / 緑内障 / マルチタスク学習 (他10件)
【概要】本研究では緑内障と呼ばれる眼病データの分析を応用分野とし、ニューラルネットワークと呼ばれる機械学習手法の改善を試みた。特にこの応用領域では(1)利用可能なデータが少数に限られる問題へ対処する必要があり、また(2)医学的な立場から結果を説明することが非常に重要である。これを受けて本研究では、学習器が小規模データからも適切な知識を獲得できる手法を開発し、また構築した手法の動作を説明して医学的な見知と照...
【情報学】情報学フロンティア：電波伝搬 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏生体内電波伝搬に関する統合的研究とボディエリア通信への応用(15K06054)
【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】青柳 貴洋 東京工業大学, 工学院, 准教授 (10302944)
【キーワード】電波伝搬 / 生体内計測 / ボディエリアネットワーク / ヘルスケア・医療情報通信技術 / 機械学習 (他21件)
【概要】本研究では生体内における電波伝搬およびその応用に関する研究を行った。生体内電波伝搬を用いるアプリケーションおよびシステムを設計するためにはその特性が明らかになっていることが必要であり、応用例として腹部の脂肪量をマイクロ波により測定するアプリケーションに関する検討を行った。まず、この計測に利用する矩形導波管のサイズおよび使用する複数の周波数の選択により測定精度を向上させられることを明らかにした。次に...
❏電磁波・光波の偏波情報を扱う四元数ニューラルネットワーク理論の構築と工学的体系化(15H02756)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 四元数 / 電波伝搬 / イメージング / 電波散乱 (他8件)
【概要】まず、電磁波や光波の偏波状態情報を適応的に扱うことに適した、四元数によって構築されるニューラルネットワークの枠組みを構築することに成功した。そして人工衛星に搭載された偏波合成開口レーダが地球を観測するときに得られる地表散乱の偏波情報を教師あり（または教師なし）学習して、地表の植生や街区などを区分する方法を提案し、それが高い区分性能を持つことを実証した。その際、四元数オートエンコーダ（自己符号化器）...
【情報学】情報学フロンティア：予測符号化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏二個体間における協調の形成と崩壊の予測符号化に基づくロボット構成論的理解(19K20364)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】村田 真悟 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 講師 (80778168)
【キーワード】予測符号化 / 予測誤差最小化 / 認知ロボティクス / ニューラルネットワーク / インタラクション
【概要】本研究課題では，人間の他者との協調を支える認知情報処理機構の理解を目的とし，認知神経科学・機械学習・ロボティクスの観点を統合したロボット構成論的手法により取り組む．特に，（i）環境変化や他者のふるまいといった外的要因と（ii）自己の将来の行動に関する計画や意図といった内的要因によって生じる協調の形成とその崩壊に関する動的過程に着目する. 令和三年度は，これまでに構築した決定論的なrecurrent...
❏ロボット構成論による精神障害における多様な病態の統合的理解(17K12754)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2017-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】村田 真悟 国立情報学研究所, 情報学プリンシプル研究系, 助教 (80778168)
【キーワード】計算論的精神医学 / 認知ロボティクス / 神経回路モデル / ニューラルネットワーク / 予測符号化
【概要】本研究課題は，精神障害における多様な症状を生み出す脳・神経メカニズムをロボット構成論によりシステムレベルで統合的に理解することを目指すものである．そのために，不確実性を考慮した予測誤差最小化が脳の神経回路における基本的な計算原理であるという仮説を提案し，その仮説を階層的な再帰型神経回路モデルで具現化し，ロボットに実装することで検証を行った．ロボットの行動学習実験の結果，不確実性推定の失調が予測誤差...
【情報学】情報学フロンティア：画像認識 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏スパースグラフ・ニューラルネットワークによる画像認識および応用(18K11380)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)
【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...
❏マルチモーダル深層エンコーダ・デコーダネットワークによるゼロショット機械翻訳(16H05872)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】中山 英樹 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (00643305)
【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)
【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...
❏ビジュアルビッグデータの高速画像検索・認識に関する研究(15K00248)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)
【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...
【情報学】情報学フロンティア：セキュリテイ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏複素ニューラルネットワークによる柔軟なミリ波セキュリティ・イメージングの基礎研究(21300089)
【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(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波セキュリティ・イメージング / ニューラルネットワーク / 複素自己組織化マップ / アレイ・アンテナ / ミリ波 (他14件)
【概要】本研究によって、次の成果を得た。(1)複数の複素自己組織化マップ間で相互情報量を観測し、それによって自己組織化ダイナミクスを変調することにより、空間テクスチャと周波数テクスチャという異質な情報を有機的に統合できることを明らかにした。われわれは、この相互情報量(mutual information)に基づくCSOM処理方式をμCSOM(ミューCSOM)と名づけた。(2)実時間情報取得のため8直線テー...
❏周波数並列化とCMRFモデルに基づくミリ波帯コヒーレント・イメージング・システム(20651045)
【研究テーマ】社会システム工学・安全システム
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2008 - 2009
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波イメージング / セキュリティ / ニューラルネットワーク / テロ対策 / 自己組織化マップ
【概要】近年多発しているの交通機関でのテロ事件等の防止対策として、広くセキュリティシステムに利用できる可能性がある技術に、ミリ波アクティブイメージングがある。これは衣服の下に隠された金属物以外の危険物の画像化が、乗客の移動を大きく妨げずにできることが期待されるからである。本年度は、複素自己組織化マップ(Complex-valued self-organizing map : CSOM)による適応的な信号処...
【情報学】情報学フロンティア：ディープラーニング ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏小区分21020:通信工学関連(0)
【研究テーマ】2018
【研究種目】次世代移動通信
【研究期間】へトロジーニアス・ネットワーク
【研究代表者】干渉抑圧技術
【キーワード】機械学習
【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...
❏ディープラーニングのホワイトボックス化に関する研究(18H04106)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)
【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...
❏移動通信における人工知能を用いたシステム制御技術の研究(18H01437)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)
【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した． 具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...
【情報学】情報学フロンティア：信号処理 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏超複素信号処理アルゴリズムの深化と応用に関する研究(15H02757)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】山田 功 東京工業大学, 工学院, 教授 (50230446)
【キーワード】信号処理 / 超複素数 / 凸最適化 / 逆問題 / ニュートラルネットワーク (他8件)
【概要】これまで信号処理の分野では、多次元情報の複素(または実)ベクトル表現や複素(または実)行列(またはテンソル)表現を利用することが前提となっており、信号処理の多くの課題は事実上、実線形代数や複素線形代数の数理や最適化の数理を駆使して解決されてきた。本研究は多次元情報を「超複素数(ケーリー・ディクソン数)を成分に持つ行列やテンソル」で表現することによって実現される全く新しい信号処理の数理的基盤の確立と...
❏デルタ・シグマ変調を利用した1ビットディジタル信号による神経回路網の検討(11875092)
【研究テーマ】計測工学
【研究種目】萌芽的研究
【研究期間】1999
【研究代表者】黒澤 実 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (70170090)
【キーワード】ΔΣ変調 / ニューラルネットワーク / パルス密度変調 / ディジタル信号 / 信号処理 (他8件)
【概要】1ビットニューラルネットワークの学習法を,リカレント型,エラーフィードバック型,アダライン法を用いて実現した。また,1ビットの飽和出力関数をモデル化して作った推定ネットワークモデルがほぼ同じ働きをすることがわかった。したがってこのモデルにより大まかなネットワークの特性の設定を行い,これを微調整するという手段が有効であることがわかった。 1ビットニューラルネットワークモデルとして,静的な入出力関係を...
【情報学】情報学フロンティア：機械学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏小区分22020:構造工学および地震工学関連(0)
【研究テーマ】2019
【研究種目】橋梁
【研究期間】B-WIM
【研究代表者】振動応答
【キーワード】加速度
【概要】本研究の目的の一つは、人工ニューラルネットワーク/機械学習と量子多体論を融合した強力かつ汎用的な強相関数値計算手法を開発することである。その新たな手法と密度汎関数理論などの第一原理計算を組みあわせて、実存する強相関電子系へ適用を行い、高精度な定量計算の実現を目指す。そのため、研究の柱は新たな手法開発である。同時に新手法の精度検証も重要な課題になってくる。 今年度は有限温度計算を可能にする新たな人...
❏スピンから捉えるガラス・ジャミング転移の物理:ソフトマターから情報統計力学まで(19H01812)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】吉野 元 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (50335337)
【キーワード】ガラス転移 / ジャミング / フラストレート磁性 / コロイド / 制約充足問題 (他15件)
【概要】本プロジェクトでは、スピン（回転自由度）の関わるガラス・ジャミング転移の物理と数理を広範な領域において分野横断的に研究した。具体的は、フラストレート磁性体、コロイドガラス、ベクトル変数の統計的推定・制約充足問題、深層ニューラルネットワークの学習理論において理論的、数値的に研究を行った。その結果、パイロクロア酸化物Y2MO2O7における外的乱れなしに起こるスピングラス転移のメカニズムの解明、コロイド...
❏一般道路橋を対象としたセルフキャリブレーション機能を有するB-WIMの研究開発(19K15071)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】竹谷 晃一 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 特任講師 (70803526)
【キーワード】橋梁 / B-WIM / 振動応答 / 加速度 / 軸重 (他15件)
【概要】本研究は車が通過するときに生じる橋梁の振動応答を利用して車の重量を検知するBridge Weigh-in-Motion(B-WIM)において課題となっていた①計測方法の簡易化と②基準となる橋の振動応答取得（キャリブレーション）を自動化するシステムを開発した． これまでのB-WIMは複数のセンサを設置する必要があったが，本研究では車が橋に入退出する時刻の検出を桁中央に設置した１つの加速度センサで行い...
【情報学】情報学フロンティア：深層学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏小区分61040:ソフトコンピューティング関連(0)
【研究テーマ】2020
【研究種目】リザバーコンピューティング
【研究期間】深層学習
【研究代表者】ニューラルネットワーク
【キーワード】ダイナミカルシステム
【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった． まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...
❏人工知能技術と疾患横断的・次元的アプローチに基づく精神障害の計算論的診断学の創出(20H00625)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31
【研究代表者】山下 祐一 国立研究開発法人国立精神・神経医療研究センター, 神経研究所 疾病研究第七部, 室長 (40584131)
【キーワード】計算論的精神医学 / 人工知能 / 精神障害 / 深層学習 / ニューラルネットワーク (他6件)
【概要】本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みている。また、深層学習・データ融合技術を用いて、各水準の表現型を媒介するメカニズムを明らかにすることで、精神障害の...
❏光の波動カオス現象に基づく情報処理と動的深層学習(20H04255)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】砂田 哲 金沢大学, 機械工学系, 教授 (10463704)
【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)
【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...
【情報学】情報学フロンティア：グラフニューラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏スパースグラフ・ニューラルネットワークによる画像認識および応用(18K11380)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】グラフニューラルネットワーク / 画像認識 / スパースグラフ表現 / 顔認識 / ニューラルネットワーク (他20件)
【概要】近年、ニューラルネットワークの一般化としてグラフＮＮ（ＧＮＮ）が活発に研究されている。本研究では深層ＣＮＮとほぼ同等の認識性能を有するスパースグラフ表現によるＧＮＮ(ＳＧＮＮ)を検討した。これは画像より得られた局所特徴を有するスパースグラフを構築し、コンパクトなＧＮＮ構造により認識を行うものである。またどのようなスパースグラフが高い認識性能を有するかを検討し、そのスパース条件を明らかにした。さらに...
❏ビジュアルビッグデータの高速画像検索・認識に関する研究(15K00248)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】鎌田 清一郎 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (00204602)
【キーワード】画像検索 / 画像認識 / スパースグラフ / ニューラルネットワーク / ビジュアルビッグデータ (他17件)
【概要】ビジュアルメディアのビッグデータ（以下、ビジュアルビッグデータとする）を利活用し、画像の検索および認識に関する研究において、できるだけ計算量を削減するための情報理論における圧縮可能性について再検討し、高精度かつ高速な画像検索および認識の方法論を確立した。特に近年注目をされているディープラーニングとの融合により、顔のビジュアルビッグデータを基にしてスパースグラフニューラルネットワークという新たな研究...
【情報学】情報学フロンティア：人工知能(AI) ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏小区分21020:通信工学関連(0)
【研究テーマ】2018
【研究種目】次世代移動通信
【研究期間】へトロジーニアス・ネットワーク
【研究代表者】干渉抑圧技術
【キーワード】機械学習
【概要】本研究は、精神障害に関する症状・神経生理・認知行動のビッグデータに対して、疾患横断的・次元的アプローチに基づいて、機械学習・AI技術を含む計算論的精神医学の手法を適用することで、既存の精神障害カテゴリーには基づかない新しい表現型：症候学的タイプ、バイオタイプ、計算論的表現型の抽出を試みている。また、深層学習・データ融合技術を用いて、各水準の表現型を媒介するメカニズムを明らかにすることで、精神障害の...
❏雑音畳込みニューラルネットワークの研究開発(19H04078)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】中原 啓貴 東京工業大学, 工学院, 准教授 (20624414)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 雑音畳み込み / FPGA / AI / 深層学習 (他12件)
【概要】白色雑音回路の設計方法は様々あるが、書き換え可能なFPGAをプロトタイプとして選択し、FPGAの基本構成要素であるLUTを使った雑音回路を採用した。今年度は佐野研究グループでは、FPGAを用いた雑音畳み込みをはじめとするニューラルネットワーク回路を回路構成要素であるLUTやDSPブロックに効率よくマッピングする手法について研究開発した。また、FPGAに開発したニューラルネットワークを実装して、その...
❏移動通信における人工知能を用いたシステム制御技術の研究(18H01437)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】府川 和彦 東京工業大学, 工学院, 教授 (00323775)
【キーワード】次世代移動通信 / へトロジーニアス・ネットワーク / 干渉抑圧技術 / 機械学習 / 強化学習 (他21件)
【概要】次世代移動通信のへトロジーニアス・ネットワークにおいて，受信機も干渉キャンセル機能を有することを前提に，複雑かつ膨大な演算量を要する統合送信技術を低演算量で，かつ最適システム容量を達成するように制御することを検討した． 具体的には，MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 通信で7セル以上のセルラーシステムを想定し，受信機の干渉キャンセル機能として，線形受信では最...
【情報学】情報学フロンティア：自然言語処理 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏マルチモーダル深層エンコーダ・デコーダネットワークによるゼロショット機械翻訳(16H05872)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】中山 英樹 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (00643305)
【キーワード】機械翻訳 / ゼロショット学習 / マルチモーダル / 画像認識 / ニューラルネットワーク (他13件)
【概要】本研究では、画像を異言語テキスト対応付けのハブとして活用することで、対訳テキストコーパスを必要とせず、ソース言語・ターゲット言語それぞれの画像付き単一言語ドキュメントのみから学習する機械翻訳手法を実現した。さらに、翻訳の出力多様性の向上や、手法の軽量化によるスケーラビリティの向上など、実用性を高める各種の改良を行った。これらの成果はACL, ICLRをはじめとするトップレベル国際会議に複数採択され...
❏あらゆる句の正規化：事実の抽出と発見のための大規模テキスト解析(13F03041)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】特別研究員奨励費
【研究期間】2013-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】鶴岡 慶雅 東京大学 (50566362)
【キーワード】自然言語処理 / 機械学習 / ニューラルネットワーク / 深層学習 / 句の表現 (他9件)
【概要】本研究プロジェクトの目的はあらゆる句を正規化であるが、それを行うためには、様々な言語表現によって記述される名詞句や動詞句間の類似性を数値的に表現できる必要がある。 近年、そのような手法として、word2vecをはじめとする単語の分散表現の自動学習手法が注目を集めているが、我々はそれをさらに発展させ、「形容詞＋名詞句」や「主語＋動詞＋目的語」といった句の分散表現を、構文解析済みの大量のテキストから自...
❏膨大な知識を有するニューラルネットワーク型自然言語処理システムに関する研究(24500281)
【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】2012-04-01 - 2016-03-31
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 知識処理 / 自然言語処理
【概要】連想層と抑制層を導入した自然言語を扱うニューラルネットワークの提案を行った。これは以下の３つの特長を持つ。まず第一に、同義語辞書、Nグラム類似度を用いた情報の正規化である。これにより、同義語を1つのニューロンで表現することが可能となった。第二に、単語共起頻度データベースを元にした連想層の導入である。この層が加わることにより、学習文に存在しない単語間の連想が可能になった。そして第三に、抑制性ニューロ...
【情報学】情報学フロンティア：ネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
❏ペトリネット脳モデル型制御システムの構成に関する研究(06452256)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 工学部, 教授 (70253474)
【キーワード】ペトリネットワーク / 脳科学 / 制御システム / 学習 / 自己組織化 (他16件)
【概要】大規模複雑システムの制御は、適切なタイミングに適切な判断・指令を行う必要があるという点で脳機能と同じである。この視点に立ち、脳科学の最新の知見を活用した、従来よりより人間の判断機能に近い能力を持つ制御技術の確立を目標に研究を推進した。脳は各種機能が分散配置された機能局在構成である。そこで、まずはじめに、脳の機能局在を手本とし、制御に不可欠な学習機構を導入した大規模複雑システムの制御のための基本モデ...
【情報学】情報学フロンティア：自由エネルギー ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【情報学】情報学フロンティア：画像処理 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏音響処理と画像処理の協調的統合による嚥下タイミング計測の研究(18K11371)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】速水 悟 岐阜大学, 工学部, 教授 (90345794)
【キーワード】嚥下機能計測 / 音響信号処理 / 照度差ステレオ法 / ニューラルネットワーク / 嚥下計測 (他10件)
【概要】本研究は，嚥下機能を非侵襲かつ定量的に計測するために，嚥下時の音と甲状軟骨の動きのデータをモデル化した．音源食品を飲み込ませ，その音を録音したデータから，音響信号処理及びニューラルネットワークによって音源食品が食道に送られるタイミングを推定した．また，3-IR照度差ステレオ法によって，喉周辺の動画像から甲状軟骨の動きを得ることで，これと同期して動く喉頭蓋の動きを推定した．最後に，これら二つを比較す...
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏複素ニューラルネットワークによる柔軟なミリ波セキュリティ・イメージングの基礎研究(21300089)
【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(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波セキュリティ・イメージング / ニューラルネットワーク / 複素自己組織化マップ / アレイ・アンテナ / ミリ波 (他14件)
【概要】本研究によって、次の成果を得た。(1)複数の複素自己組織化マップ間で相互情報量を観測し、それによって自己組織化ダイナミクスを変調することにより、空間テクスチャと周波数テクスチャという異質な情報を有機的に統合できることを明らかにした。われわれは、この相互情報量(mutual information)に基づくCSOM処理方式をμCSOM(ミューCSOM)と名づけた。(2)実時間情報取得のため8直線テー...
【複合領域】科学教育・教育工学：ファジイ理論 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏限定証券数の選択のためのファジィポートフォリオ選択手法の研究(08680471)
【研究テーマ】社会システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996 - 1998
【研究代表者】和多田 淳三 大阪工業大学, 工学部, 教授 (10158610)
【キーワード】ファジィポートフォリオ / ファジィ数理計画法 / ファジィ二次計画法 / 遺伝的アルゴリズム / 平均分散分析法 (他11件)
【概要】平成8年度から平成10年度までの3年間に渡り、限定証券数の選択のためのファジィ手法を開発する研究を行った.第1年度では,特に専門家の方法論を調査し,並行してパイロットモデルを開発した.第2年度では,それらのモデルによって分析した結果を専門家に諮問し,有効性を検討した.さらにそれらの意見を反映させたモデルの改良を行った.第3年度の研究では,ファジィモデルのみでなく,高速計算を行うためのにニューラルネ...
❏マイクロマシン設計のための知的計算力学評価システムの研究(06452145)
【研究テーマ】機械材料・材料力学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】吉村 忍 東京大学, 大学院・工学系研究科, 助教授 (90201053)
【キーワード】計算力学 / 知的情報処理 / マイクロマシン / 設計 / 遺伝的アルゴリズム (他16件)
【概要】本研究では、新たにマイクロマシン設計のための知的計算力学システムの開発を行った。具体的には、マイクロマシンのおおよその概念・構造が提案された段階において、そのモデリング、連続体力学レベルでの各種挙動評価(構造挙動、熱伝導、電磁気現象)を自動的に行い、評価結果の解釈、設計可能解の導出までを自動的に行うシステムを開発した。さらに、マイクロマシン世界の解析・評価結果を設計者が容易に理解できるようにするた...
【複合領域】科学教育・教育工学：言語処理 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏思考機能と長期記憶を有する脳型アーキテクチャ自然言語処理システムに関する研究(20500213)
【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】2008 - 2010
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 脳型アーキテクチャ / 言語処理 / コネクショニストモデル / 推論 (他7件)
【概要】ロボティクスのさらなる進化のためには、頭脳部の研究開発が重要である。本研究では、柔軟な情報処理を可能とするために生物の脳を考慮したアプローチ、すなわちニューラルネットワークを用いた自然言語処理システムの開発を行った。具体的には、以下の三項目に関しての研究を行い、実り多い成果を得ることができた。 ・脳型アーキテクチャに適する単語の情報表現方式。 ・大脳における長期記憶部としての電子辞書の効果的な利用...
❏脳型アーキテクチャによる自然言語処理システムに関する研究(17500149)
【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】2005 - 2007
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 言語処理 / 脳型 / コネクショニストモデル / 推論 (他7件)
【概要】本研究は、ニューラルネットワーク、すなわち脳型コンピュータの枠組みで柔軟な情報処理を目指したものである。その大きな研究成果として、 (1)単語のベクトル表現法に関する方向性が見出せたこと、 (2)知識べースとして電子辞書を用いるニューラルネットワークの構築に成功したこと、 があげられる。まず(1)に関して、この成果は大きい。従来のニューラルネットワーク研究において単語を扱う場合、意味的な距離を反映...
【複合領域】科学教育・教育工学：心理学実験 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏エキスパート的意思決定過程のフィードバック型ニューラルネットワークモデルの設計(15300270)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
【キーワード】意思決定 / ニューラルネットワーク / フィードバック / 心理学実験 / コンピュータシミュレーション (他6件)
【概要】15年度は主に以下のような研究を行った。 (1)まず従来型の意思決定のニューラルネットワークモデルについて、前述の協和モデルを含め、並列制約充足モデル、リスクティキングモデル等すべてにわたって、十分な検討を行う。そのためには、文献による検索だけではなく、海外を含めた各研究者との直接の情報交換を行った。 (2)(1)での検討をふまえて、基礎となるフィードフォワード型のニューラルネットワークをコンピュ...
❏カオスニューラルネットワークを用いた洞察的問題解決システムの設計(13480043)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
【キーワード】洞察的問題解決 / カオスニューラルネットワーク / コンピュータシミュレーション / 評価関数 / 心理学実験 (他9件)
【概要】13年度は主に以下のような研究を行った. (1)従来型のニューラルネットワークについて、カオスシステムを含め、教師付、教師なし、あるいはハイオーダー等すべてにわたって、十分な検討を行った.そのためには、文献による検索だけではなく、海外を含めた各研究者との直接の情報交換を行った。 (2)(1)での検討をふまえて、基礎となる問題解決過程のニューラルネットワークをコンピュータ上に構成し、シミュレーション...
【複合領域】科学教育・教育工学：自己組織化マップ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏複素ニューラルネットワークによる柔軟なミリ波セキュリティ・イメージングの基礎研究(21300089)
【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(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波セキュリティ・イメージング / ニューラルネットワーク / 複素自己組織化マップ / アレイ・アンテナ / ミリ波 (他14件)
【概要】本研究によって、次の成果を得た。(1)複数の複素自己組織化マップ間で相互情報量を観測し、それによって自己組織化ダイナミクスを変調することにより、空間テクスチャと周波数テクスチャという異質な情報を有機的に統合できることを明らかにした。われわれは、この相互情報量(mutual information)に基づくCSOM処理方式をμCSOM(ミューCSOM)と名づけた。(2)実時間情報取得のため8直線テー...
❏周波数並列化とCMRFモデルに基づくミリ波帯コヒーレント・イメージング・システム(20651045)
【研究テーマ】社会システム工学・安全システム
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2008 - 2009
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波イメージング / セキュリティ / ニューラルネットワーク / テロ対策 / 自己組織化マップ
【概要】近年多発しているの交通機関でのテロ事件等の防止対策として、広くセキュリティシステムに利用できる可能性がある技術に、ミリ波アクティブイメージングがある。これは衣服の下に隠された金属物以外の危険物の画像化が、乗客の移動を大きく妨げずにできることが期待されるからである。本年度は、複素自己組織化マップ(Complex-valued self-organizing map : CSOM)による適応的な信号処...
【数物系科学】数学：特異点解消 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】数学：代数解析 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】数学：点過程 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏点過程データに対する汎用で強力な解析手法の開発とモデルライブラリーの構築(15300095)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】点過程 / モデル化 / データ / Textile Plot / Multiplicative Correlation (他15件)
【概要】神経細胞網の発火,心拍,降雨,地震,金融商品の取引発生,店への客の来店など,さまざまな点過程データに共通に適用可能なデータオリエンテッドなモデル構築手法を開発するとともに,ひとつのモデルライブラリーとして蓄積した.また,適切なデータ取得に必要な実験計画,データ解析をトータルにサポートするソフトウエア環境の構築,時系列モデルとの関連性の研究も並行して進めた.本研究は,現象と数理モデルを結びつける道筋...
❏関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性の検証(12480063)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】ブートストラップ / ニューラルネットワーク / 金融時系列 / バックプロパゲーション / グラフィカルモデル (他15件)
【概要】関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性を確かめる目的で開始した本研究は,3年間にさまざまな方向に発展した.一つは,モデル選択の基準としてのKullback-Leibler情報量の有効性であり,ブートストラップ法による直接推定が,二項分布や多項分布などの離散分布の場合にはきわめて有効であることが確かめられた.さらにKullback-Leibler情報量にもとづくモデル選択...
【数物系科学】数学：推論 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏思考機能と長期記憶を有する脳型アーキテクチャ自然言語処理システムに関する研究(20500213)
【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】2008 - 2010
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 脳型アーキテクチャ / 言語処理 / コネクショニストモデル / 推論 (他7件)
【概要】ロボティクスのさらなる進化のためには、頭脳部の研究開発が重要である。本研究では、柔軟な情報処理を可能とするために生物の脳を考慮したアプローチ、すなわちニューラルネットワークを用いた自然言語処理システムの開発を行った。具体的には、以下の三項目に関しての研究を行い、実り多い成果を得ることができた。 ・脳型アーキテクチャに適する単語の情報表現方式。 ・大脳における長期記憶部としての電子辞書の効果的な利用...
❏脳型アーキテクチャによる自然言語処理システムに関する研究(17500149)
【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】2005 - 2007
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 言語処理 / 脳型 / コネクショニストモデル / 推論 (他7件)
【概要】本研究は、ニューラルネットワーク、すなわち脳型コンピュータの枠組みで柔軟な情報処理を目指したものである。その大きな研究成果として、 (1)単語のベクトル表現法に関する方向性が見出せたこと、 (2)知識べースとして電子辞書を用いるニューラルネットワークの構築に成功したこと、 があげられる。まず(1)に関して、この成果は大きい。従来のニューラルネットワーク研究において単語を扱う場合、意味的な距離を反映...
【数物系科学】数学：数値積分 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏深層学習に対する数値解析的アプローチ基盤の創出(20H01822)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】降籏 大介 大阪大学, サイバーメディアセンター, 教授 (80242014)
【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)
【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった． まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...
❏一般道路橋を対象としたセルフキャリブレーション機能を有するB-WIMの研究開発(19K15071)
【研究テーマ】
【研究種目】若手研究
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】竹谷 晃一 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 特任講師 (70803526)
【キーワード】橋梁 / B-WIM / 振動応答 / 加速度 / 軸重 (他15件)
【概要】本研究は車が通過するときに生じる橋梁の振動応答を利用して車の重量を検知するBridge Weigh-in-Motion(B-WIM)において課題となっていた①計測方法の簡易化と②基準となる橋の振動応答取得（キャリブレーション）を自動化するシステムを開発した． これまでのB-WIMは複数のセンサを設置する必要があったが，本研究では車が橋に入退出する時刻の検出を桁中央に設置した１つの加速度センサで行い...
【数物系科学】物理学：マルコフ連鎖 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏空間的分析と時間的制御を融合した、次世代商品推薦システムのための基礎理論の構築(16K00417)
【研究テーマ】ウェブ情報学・サービス情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】前田 康成 北見工業大学, 工学部, 教授 (30422033)
【キーワード】推薦システム / マルコフ決定過程 / 顧客クラス / 新規顧客 / 動的計画法 (他15件)
【概要】マルコフ決定過程（MDP）を用いて顧客クラスが変化する推薦システムのモデル化を行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する推薦方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学習方法も提案した。 MDPを用いて推薦システムにおける新規顧客に対する質問方法のモデル化も行った。遷移確率が既知の場合に総売上の期待値を最大化する質問方法を提案した。また、遷移確率が未知の場合の半教師付き学...
❏空間ゆらぎのある記憶パタンを埋め込んだ連想記憶(20700210)
【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】若手研究(B)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (60336063)
【キーワード】非線形理論 / 回路 / ニューラルネットワーク / 連想記憶 / スピングラス (他12件)
【概要】脳は興奮する・しないの2状態をもつ神経細胞の間の結合による回路網であり、その情報処理の数理モデルとして、ランダムな0,1パターンを回路に覚えさせる連想記憶がある。擬似乱数符号を用いるCDMA通信では、ユーザ間の送信タイミングを揃える同期通信よりも、これを揃えない非同期通信の方が、通信品質が良いことが知られている。本研究では、パターン間の同期をあえてずらす空間揺らぎを持つ連想記憶を提案した。揺らぎの...
❏カオスに基づくスペクトル拡散符号を用いたマルチユーザ同期捕捉(17760312)
【研究テーマ】通信・ネットワーク工学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2005 - 2006
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 助手 (60336063)
【キーワード】スペクトル拡散通信 / CDMA / 擬似乱数系列 / 同期捕捉 / マルコフ連鎖 (他9件)
【概要】従来,DS-CDMA通信では,シフトレジスタ回路によって生成されるGold系列やKasami系列がスペクトル拡散符号として広く用いられている.研究代表者らは,信号の到着遅延時間がユーザごとに異なる非同期CDMA通信の場合,1チップ以下の遅れは不可避であるとの立場から,チップ非同期CDMA通信の性能評価を行った.本年度は,ユーザ間干渉の総和値であるTSC(total square correlati...
【数物系科学】物理学：特異点 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】物理学：プロセス ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏マイクロリアクタープロセスの知的ネットワークによる運転管理(12450309)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】マイクロリアクター / プロセス / 知的システム / ネットワークシステム / 運転管理 (他10件)
【概要】精密な温度制御や反応時間制御、また廃棄物や毒物の安全管理を目指した自由度の高いマイクロリアクタ-プロセスの制御・運転管理を柔軟かつ的確に行うために、ネットワーク型モデリングシステムを融合させた知的ネットワークシステムを検討し、また、同システムの実用化を検討するためのモデル実験を行い、以下の成果を挙げることができた。 1.反応シミュレーション、流動シミュレーション、装置挙動シミュレーション、プロセス...
❏非線形プロセス情報操作のための遺伝的ニューラルネットワークシステムの開発(10555263)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 非線形性 / プロセス / 情報処理 (他20件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてニューラルネットワーク(NN)の学習と構造決定を同時に行う新たなハイブリッド手法(GANN)を、複雑な制約条件を持つバッチプロセスの運転管理とスケジューリング、また非線形反応・分離プロセスのモデリングと制御へ応用し、実用的システムとして展開していくことを目的として研究を行い、以下のような成果を挙げることができた。 1.GANNの基盤技術となるニューラルネットワーク...
【数物系科学】物理学：非線形ダイナミクス ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏複素ニューラルネットワークの非線形ダイナミクス解析とその工学応用に関する研究(19700214)
【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】若手研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (90444075)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 非線形ダイナミクス / 画像処理 / 複素関数 / 感性情報処理 (他8件)
【概要】波動現象や多階調画像などの複素数表現が適したデータを扱う情報処理技術を発展させるため、非線形ダイナミクスに着目して複素ニューラルネットワークの研究を行った。連続的な非線形性をもつ複素ニューロンの活性化関数を新しく提案し、多階調画像のノイズ除去やグラフ彩色問題の最適解探索などの課題へ応用し、従来の離散的な活性化関数を用いた手法より性能が向上することを数値実験によって示した。 ...
❏現象論的ダイナミックスの設計論への導入に関する研究(12355031)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】片岡 邦夫 神戸大学, 工学部, 教授 (20031081)
【キーワード】化学工学設計論 / 非線形ダイナミックス / ニューラルネットワーク / バーチャルリアクター / 混合特性 (他18件)
【概要】非線形ダイナミックスを内包する複雑系化学プロセスを流体の混合場で実現するシステム(化学装置)をオペレーション、コントロールの設計法と実際について各グループA〜Gで手分けして研究を実施した. A:複雑系化学プロセスとして酢酸ビニルの乳化重合を取り上げ,システムとして撹拌混合反応装置を採用して回分操作と連続操作による反応速度(重合率)、ラテックス粒子の粒度分布の時間変動ダイナミックスを観察した。機能制...
【数物系科学】物理学：スピングラス ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏スピンから捉えるガラス・ジャミング転移の物理:ソフトマターから情報統計力学まで(19H01812)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】吉野 元 大阪大学, サイバーメディアセンター, 准教授 (50335337)
【キーワード】ガラス転移 / ジャミング / フラストレート磁性 / コロイド / 制約充足問題 (他15件)
【概要】本プロジェクトでは、スピン（回転自由度）の関わるガラス・ジャミング転移の物理と数理を広範な領域において分野横断的に研究した。具体的は、フラストレート磁性体、コロイドガラス、ベクトル変数の統計的推定・制約充足問題、深層ニューラルネットワークの学習理論において理論的、数値的に研究を行った。その結果、パイロクロア酸化物Y2MO2O7における外的乱れなしに起こるスピングラス転移のメカニズムの解明、コロイド...
❏空間ゆらぎのある記憶パタンを埋め込んだ連想記憶(20700210)
【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】若手研究(B)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (60336063)
【キーワード】非線形理論 / 回路 / ニューラルネットワーク / 連想記憶 / スピングラス (他12件)
【概要】脳は興奮する・しないの2状態をもつ神経細胞の間の結合による回路網であり、その情報処理の数理モデルとして、ランダムな0,1パターンを回路に覚えさせる連想記憶がある。擬似乱数符号を用いるCDMA通信では、ユーザ間の送信タイミングを揃える同期通信よりも、これを揃えない非同期通信の方が、通信品質が良いことが知られている。本研究では、パターン間の同期をあえてずらす空間揺らぎを持つ連想記憶を提案した。揺らぎの...
【数物系科学】物理学：レザバー計算 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏非カオス的なストレンジアトラクターを活用したレザバー計算機の理論と実装(16KT0019)
【研究テーマ】連携探索型数理科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2016-07-19 - 2020-03-31
【研究代表者】青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
【キーワード】レザバー計算 / カオス / 非線形力学系 / レザバー計算機 / ニューラルネットワーク (他12件)
【概要】本研究では、大自由度非線形力学系を計算資源として活用するため、適切な指導原理に基づいてより良いレザバー計算機を構築すること、また，逆に力学系自体を計算資源という新たな側面で特徴付け、力学系の基礎的研究に新たな指標を提供することを目的としている。最初に、非カオス的なストレンジアトラクターを示す力学系をレザバーとして活用する可能性を検討し，適切なタスクの設定なども含めての研究を行った。最終的に、力学系...
❏流体計算機を実装する：新規情報処理技術の創出(15K16076)
【研究テーマ】感性情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】中嶋 浩平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (10740251)
【キーワード】レザバー計算 / リカレントニューラルネットワーク / 非線形力学系 / ファラデー波 / レザバーコンピューティング (他10件)
【概要】容器に入った液体に縦方向の加振を施すとファラデー波と呼ばれる水面波が生成される。この波のダイナミクスは、カオスを含むきわめて多様な時空間パターンを示すことが知られている。本研究テーマでは、このファラデー波を計算資源として活用することを考える。具体的には、レザバー計算と呼ばれる大自由度力学系を活用した新規情報処理技術に着目し、ファラデー波の時空間パターンに一部計算を実装させるシステム（流体計算機）を...
【数物系科学】物理学：非線形 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏非カオス的なストレンジアトラクターを活用したレザバー計算機の理論と実装(16KT0019)
【研究テーマ】連携探索型数理科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2016-07-19 - 2020-03-31
【研究代表者】青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
【キーワード】レザバー計算 / カオス / 非線形力学系 / レザバー計算機 / ニューラルネットワーク (他12件)
【概要】本研究では、大自由度非線形力学系を計算資源として活用するため、適切な指導原理に基づいてより良いレザバー計算機を構築すること、また，逆に力学系自体を計算資源という新たな側面で特徴付け、力学系の基礎的研究に新たな指標を提供することを目的としている。最初に、非カオス的なストレンジアトラクターを示す力学系をレザバーとして活用する可能性を検討し，適切なタスクの設定なども含めての研究を行った。最終的に、力学系...
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏非線形プロセス情報操作のための遺伝的ニューラルネットワークシステムの開発(10555263)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 非線形性 / プロセス / 情報処理 (他20件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてニューラルネットワーク(NN)の学習と構造決定を同時に行う新たなハイブリッド手法(GANN)を、複雑な制約条件を持つバッチプロセスの運転管理とスケジューリング、また非線形反応・分離プロセスのモデリングと制御へ応用し、実用的システムとして展開していくことを目的として研究を行い、以下のような成果を挙げることができた。 1.GANNの基盤技術となるニューラルネットワーク...
【数物系科学】地球惑星科学：力学系 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏非カオス的なストレンジアトラクターを活用したレザバー計算機の理論と実装(16KT0019)
【研究テーマ】連携探索型数理科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2016-07-19 - 2020-03-31
【研究代表者】青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
【キーワード】レザバー計算 / カオス / 非線形力学系 / レザバー計算機 / ニューラルネットワーク (他12件)
【概要】本研究では、大自由度非線形力学系を計算資源として活用するため、適切な指導原理に基づいてより良いレザバー計算機を構築すること、また，逆に力学系自体を計算資源という新たな側面で特徴付け、力学系の基礎的研究に新たな指標を提供することを目的としている。最初に、非カオス的なストレンジアトラクターを示す力学系をレザバーとして活用する可能性を検討し，適切なタスクの設定なども含めての研究を行った。最終的に、力学系...
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏母子間相互作用における2個体脳活動同時計測とその力学系シミュレーションモデル(15300086)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】池上 高志 (2004-2005) 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (10211715)
【キーワード】認知発達 / EEG / 神経ネットワーク / 母子間相互作用 / NIRS (他18件)
【概要】研究開始当初に掲げた2つの狙い (1)従来行われてきた(母子間)相互作用の実証的研究をより客観的な方法で検証発展させること、 (2)2個体間の相互作用に関する新たな理論的視点をあたえること、 に対応させて研究成果の概要を述べる。(1)の狙いに対しては、2者間相互作用の途中で時間遅延を容易に挿入可能なダブルTV環境を構築し、これを用いて相互作用場面に時間遅延が挿入された場合(Delay条件)を遅延の...
【数物系科学】地球惑星科学：ウェーブレット ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏統計的モデル選択の理論と実際(09680315)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】統計的モデル / モデル選択 / ブートストラップ / ニューラルネットワーク / 多重量自己回帰モデル (他12件)
【概要】本研究は,従来のモデル選択理論をより体系化するとともにニューロネットワーク,ウエーブレットなどこれまでの伝統的な推測法と異なった側面をもつ計算機依存型の推測法に対しても適用可能な形に拡張し,十分実用に耐える根拠と効力を持つ汎用なモデル選択法を確立することを目的として開始した研究である. まず最初の目的は,Springer-Verlag社から依頼されていたモノグラフ"Statistical ...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】地球惑星科学：逆問題 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏超複素信号処理アルゴリズムの深化と応用に関する研究(15H02757)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】山田 功 東京工業大学, 工学院, 教授 (50230446)
【キーワード】信号処理 / 超複素数 / 凸最適化 / 逆問題 / ニュートラルネットワーク (他8件)
【概要】これまで信号処理の分野では、多次元情報の複素(または実)ベクトル表現や複素(または実)行列(またはテンソル)表現を利用することが前提となっており、信号処理の多くの課題は事実上、実線形代数や複素線形代数の数理や最適化の数理を駆使して解決されてきた。本研究は多次元情報を「超複素数(ケーリー・ディクソン数)を成分に持つ行列やテンソル」で表現することによって実現される全く新しい信号処理の数理的基盤の確立と...
❏遠隔手術支援のための電磁誘導型触覚伝達システムの開発(16680023)
【研究テーマ】医用システム
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】出町 和之 東京大学, 大学院工学系研究科, 助教授 (00292764)
【キーワード】磁場源推定 / 逆問題 / 遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / バーチャルキーボード (他11件)
【概要】本研究においては、複数の双極子モデルを用いた電流源の推定法のための逆問題計算アルゴリズムの確立がもっとも重要となる。そこで平成18年度は、空問分解能の良い拡がりを持った磁気双極子(磁場源)の位置およぴベクトルを推定できる手法を開発することを目的とし、次の2点を実施した。 (1)逆問題解析方法として、遺伝的アルゴリズムとシフティングアパチャー法を組み合わせた方法を新たに提案し、推定を行った。電流源が...
❏脳内皮質活動分布可視化に関する基礎的研究(09044148)
【研究テーマ】医用生体工学・生体材料学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, フロンティア創造共同研究センター, 教授 (30108237)
【キーワード】皮質活動 / ニューラルネットワーク / 逆問題 / ダイポール推定 / PET画像 (他13件)
【概要】本研究は、まず、PET画像を用いた脳内糖代謝のコンパートメント解析を、ネットワークインバージョンを時間領域での拘束条件のもとで実行可能なモデルをHMMモデルをベースに構築し、その有用性を確認した。 ついで、イリノイ大学のBinHe教授と協力して、非線形性の強い脳内等価ダイポール推定の問題にもネットワークインバージョンの手法を適用し、3つの等価ダイポールの間に協調関係を仮定することにより、視覚誘発電...
【数物系科学】地球惑星科学：カオス ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏非カオス的なストレンジアトラクターを活用したレザバー計算機の理論と実装(16KT0019)
【研究テーマ】連携探索型数理科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2016-07-19 - 2020-03-31
【研究代表者】青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
【キーワード】レザバー計算 / カオス / 非線形力学系 / レザバー計算機 / ニューラルネットワーク (他12件)
【概要】本研究では、大自由度非線形力学系を計算資源として活用するため、適切な指導原理に基づいてより良いレザバー計算機を構築すること、また，逆に力学系自体を計算資源という新たな側面で特徴付け、力学系の基礎的研究に新たな指標を提供することを目的としている。最初に、非カオス的なストレンジアトラクターを示す力学系をレザバーとして活用する可能性を検討し，適切なタスクの設定なども含めての研究を行った。最終的に、力学系...
❏流体計算機を実装する：新規情報処理技術の創出(15K16076)
【研究テーマ】感性情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】中嶋 浩平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (10740251)
【キーワード】レザバー計算 / リカレントニューラルネットワーク / 非線形力学系 / ファラデー波 / レザバーコンピューティング (他10件)
【概要】容器に入った液体に縦方向の加振を施すとファラデー波と呼ばれる水面波が生成される。この波のダイナミクスは、カオスを含むきわめて多様な時空間パターンを示すことが知られている。本研究テーマでは、このファラデー波を計算資源として活用することを考える。具体的には、レザバー計算と呼ばれる大自由度力学系を活用した新規情報処理技術に着目し、ファラデー波の時空間パターンに一部計算を実装させるシステム（流体計算機）を...
❏カオスニューラルネットワークを用いた洞察的問題解決システムの設計(13480043)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
【キーワード】洞察的問題解決 / カオスニューラルネットワーク / コンピュータシミュレーション / 評価関数 / 心理学実験 (他9件)
【概要】13年度は主に以下のような研究を行った. (1)従来型のニューラルネットワークについて、カオスシステムを含め、教師付、教師なし、あるいはハイオーダー等すべてにわたって、十分な検討を行った.そのためには、文献による検索だけではなく、海外を含めた各研究者との直接の情報交換を行った。 (2)(1)での検討をふまえて、基礎となる問題解決過程のニューラルネットワークをコンピュータ上に構成し、シミュレーション...
【生物学】人類学：進化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
【工学】機械工学：マイクロマシン技術 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏高性能マイクロ二相流熱交換器の最適設計に関する研究(13305015)
【研究テーマ】熱工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】笠木 伸英 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (80107531)
【キーワード】強制対流沸騰 / 極細管 / 過熱現象 / マイクロチャネル / マイクロマシン技術 (他14件)
【概要】本研究では,極めて細い裸管を用いた管群など,比較的単純な構造からなる熱交換器コアを想定した最適設計ツールを開発し,また,それを用いた最適計算によって,より高性能な熱交換器の開発を試みることを目標としている.本年度は,第2年度として,以下の研究を進めた. 1)細管群単相流熱交換器の性能評価 前年度までに試作した計算機サーバー用熱交換器プロトタイプについて放熱実験を行って,モデル計算の結果と比較した....
❏非線形熱流動のアクティブ・フィードバック制御に関する基礎的研究(08455102)
【研究テーマ】熱工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】笠木 伸英 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (80107531)
【キーワード】乱流輸送現象 / アクティブ制御 / 最適制御理論 / ニューラルネットワーク / アクチュエータ (他11件)
【概要】本研究では,非線形態流動のアクティブ・フィードバック制御を実現するための要素技術のうち,制御アルゴリズムの基礎的検討,アクチュエータの開発に焦点を絞り,直接数値シミュレーション(DNS)あるいは実験計測によって,将来実用に供する制御システムに対する具体的な指針を得ることを試み,以下の結論が得た. 1)仮想体積力による壁近傍のスパン方向速度変動の抑制により,チャネル乱流における壁面磨耗が大幅に減少す...
【工学】電気電子工学：ニューロモルフィック ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア基盤の構築(20H00596)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31
【研究代表者】堀尾 喜彦 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60199544)
【キーワード】ブレインモルフィック / 脳型計算 / 脳型ハードウェア / ニューラルネットワーク / 複雑ダイナミクス (他13件)
【概要】１．脳型デバイス・回路基盤の構築：スピントロニクス人工ニューロン・シナプスの材料・素子研究を行うとともに、その数理モデルを検討した。材料・素子研究については、３端子MTJ素子の基礎検討を行い、低消費電力化の知見を得た。数理モデルについては、リーク付き積分特性やスパイクタイミング依存可塑性の実験結果を概ね再現した。また、ニューロン素子に発火機構を付加するため、自励発振機能を有する共鳴トンネルダイオー...
❏金属絶縁体転移周辺の異常な物理現象の理解とニューロモルフィック素子開発の協奏(18H03686)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】井上 公 国立研究開発法人産業技術総合研究所, エレクトロニクス・製造領域, 主任研究員 (00356502)
【キーワード】強誘電金属 / 超伝導 / SrTiO3 / ニューロモルフィック / レザバー (他19件)
【概要】SrTiO3のSrをCaやBaで置換して強誘電体にした試料にTi/Nb置換でキャリアドープすると、SrTiO3関連の系では誰も観測したことのない0.75Kという高いTcを得ることができることを昨年度に発見しましたが、今年度はこの背景を探究し論文にまとめて投稿しました。キャリア濃度が小さくて誘電分極の遮蔽を十分に行えないと「強誘電体(空間反転対称性の破れた状態)の金属」になる可能性がありますが、X線...
【工学】建築学：遺伝的アルゴリズム(GA) ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏遠隔手術支援のための電磁誘導型触覚伝達システムの開発(16680023)
【研究テーマ】医用システム
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】出町 和之 東京大学, 大学院工学系研究科, 助教授 (00292764)
【キーワード】磁場源推定 / 逆問題 / 遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / バーチャルキーボード (他11件)
【概要】本研究においては、複数の双極子モデルを用いた電流源の推定法のための逆問題計算アルゴリズムの確立がもっとも重要となる。そこで平成18年度は、空問分解能の良い拡がりを持った磁気双極子(磁場源)の位置およぴベクトルを推定できる手法を開発することを目的とし、次の2点を実施した。 (1)逆問題解析方法として、遺伝的アルゴリズムとシフティングアパチャー法を組み合わせた方法を新たに提案し、推定を行った。電流源が...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
【工学】土木工学：合成開口レーダ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏電磁波情報の適応処理のためのフェーザ四元数ニューラルネットの構築と工学的体系化(18H04105)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 偏波干渉合成傾向レーダ / 近距離レーダイメージング / フェーザ四元数 / 合成開口レーダ (他7件)
【概要】本研究の目的は、偏波と位相の情報を整合的に扱うフェーザ四元数ニューラルネットワーク(Phasor Quaternion Neural Networks: PQNN)の理論を構築して、その有効性を偏波干渉合成開口レーダ(Polarimetric Interferometric Synthetic Aperture Radar: PoInlSAR)システムおよび移動体通信チャネル予測に適用してその性能...
❏電磁波・光波の偏波情報を扱う四元数ニューラルネットワーク理論の構築と工学的体系化(15H02756)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 四元数 / 電波伝搬 / イメージング / 電波散乱 (他8件)
【概要】まず、電磁波や光波の偏波状態情報を適応的に扱うことに適した、四元数によって構築されるニューラルネットワークの枠組みを構築することに成功した。そして人工衛星に搭載された偏波合成開口レーダが地球を観測するときに得られる地表散乱の偏波情報を教師あり（または教師なし）学習して、地表の植生や街区などを区分する方法を提案し、それが高い区分性能を持つことを実証した。その際、四元数オートエンコーダ（自己符号化器）...
【工学】総合工学：第一原理計算 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏機械学習と物性理論の分野融合的アプローチによる強相関第一原理計算(20K14423)
【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】野村 悠祐 国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター, 研究員 (20793756)
【キーワード】機械学習 / 人工ニューラルネットワーク / 強相関電子系 / 手法開発 / 量子多体系 (他11件)
【概要】本研究の目的の一つは、人工ニューラルネットワーク/機械学習と量子多体論を融合した強力かつ汎用的な強相関数値計算手法を開発することである。その新たな手法と密度汎関数理論などの第一原理計算を組みあわせて、実存する強相関電子系へ適用を行い、高精度な定量計算の実現を目指す。そのため、研究の柱は新たな手法開発である。同時に新手法の精度検証も重要な課題になってくる。 今年度は有限温度計算を可能にする新たな人...
❏第一原理計算からの気液固複合相ヘテロ界面の実在系非平衡シミュレーション(19K22044)
【研究テーマ】
【研究種目】挑戦的研究(萌芽)
【研究期間】2019-06-28 - 2022-03-31
【研究代表者】多田 朋史 九州大学, エネルギー研究教育機構, 教授 (40376512)
【キーワード】第一原理計算 / ヘテロ界面 / 機械学習ポテンシャル / マルチカノニカル / モンテカルロ (他15件)
【概要】本研究は機能性デバイスを理論的に設計する上で必要となる原子・分子スケールの微視的モデルを用いてバルク材料と他相（気相、液相、固相）との接合界面（ヘテロ界面）の高精度大規模計算を実現するための理論的枠組み構築を目的とした理論研究である。高精度な構造表現には第一原理計算を学習データとする機械学習ポテンシャル法、反応の速度論的評価にはマルチカノニカル法、大規模計算には動的モンテカルロ法、という三つの手法...
【工学】総合工学：ニュートラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏超複素信号処理アルゴリズムの深化と応用に関する研究(15H02757)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】山田 功 東京工業大学, 工学院, 教授 (50230446)
【キーワード】信号処理 / 超複素数 / 凸最適化 / 逆問題 / ニュートラルネットワーク (他8件)
【概要】これまで信号処理の分野では、多次元情報の複素(または実)ベクトル表現や複素(または実)行列(またはテンソル)表現を利用することが前提となっており、信号処理の多くの課題は事実上、実線形代数や複素線形代数の数理や最適化の数理を駆使して解決されてきた。本研究は多次元情報を「超複素数(ケーリー・ディクソン数)を成分に持つ行列やテンソル」で表現することによって実現される全く新しい信号処理の数理的基盤の確立と...
❏マイクロリアクタープロセスの知的ネットワークによる運転管理(12450309)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】マイクロリアクター / プロセス / 知的システム / ネットワークシステム / 運転管理 (他10件)
【概要】精密な温度制御や反応時間制御、また廃棄物や毒物の安全管理を目指した自由度の高いマイクロリアクタ-プロセスの制御・運転管理を柔軟かつ的確に行うために、ネットワーク型モデリングシステムを融合させた知的ネットワークシステムを検討し、また、同システムの実用化を検討するためのモデル実験を行い、以下の成果を挙げることができた。 1.反応シミュレーション、流動シミュレーション、装置挙動シミュレーション、プロセス...
❏コヒーレント波の干渉に基づく超並列計算:ホログラフィックコンピューティング(10680339)
【研究テーマ】計算機科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 1999
【研究代表者】熊沢 逸夫 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 助教授 (70186469)
【キーワード】ホログラフィックメモリ / ニューラルネットワーク / レーザ / コヒーレント波 / 並列計算 (他16件)
【概要】本研究課題では、2年の研究期間を通じて新しい超並列計算の枠組みを提案すると共にその実現の可能性を各種コンピュータシミュレーションを通じて確認した。提案する方式においては超音波、レーザなどのコヒーレント光の干渉を直接的に計算に利用することで、プロセッサ間の高密度通信を無結線に行い、またニューラルコンピューティングの基本演算である重み付け総和演算を一切の演算装置なしに実現する。こうした特徴を生かし、従...
【工学】総合工学：動的正則化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏脳内皮質活動分布可視化に関する基礎的研究(09044148)
【研究テーマ】医用生体工学・生体材料学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, フロンティア創造共同研究センター, 教授 (30108237)
【キーワード】皮質活動 / ニューラルネットワーク / 逆問題 / ダイポール推定 / PET画像 (他13件)
【概要】本研究は、まず、PET画像を用いた脳内糖代謝のコンパートメント解析を、ネットワークインバージョンを時間領域での拘束条件のもとで実行可能なモデルをHMMモデルをベースに構築し、その有用性を確認した。 ついで、イリノイ大学のBinHe教授と協力して、非線形性の強い脳内等価ダイポール推定の問題にもネットワークインバージョンの手法を適用し、3つの等価ダイポールの間に協調関係を仮定することにより、視覚誘発電...
❏電気インピーダンストモグラフィーの高度化に関する研究(07409002)
【研究テーマ】広領域
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (30108237)
【キーワード】インピーダンストモグラフィー / ニューラルネット / 磁気併用四電極法 / セグメンテーション / 動的正則化 (他15件)
【概要】今日、X線CTやMRIなどの断層像撮影装置が医用診断のなかで果たす役割には計り知れないものがあるが、特に長期間にわたってモニタリングが必要な患者の経時的病変の記録や、心理負荷の変動に伴う脳内血流動態の計測といった目的にはより簡易な測定・観測技術の開発が望まれている。本研究で対象とする電気インピーダンストモグラフィー(EIT ; Electrical Impedance Tomography)は生体...
❏PET画像・MR画像融合システムの開発(07555127)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (30108237)
【キーワード】PET / 画像融合 / ニューラルネット / 逆問題 / 不適切性 (他16件)
【概要】PET画像は、体内の代謝・血流量分布等を可視化できるため、脳梗塞・心筋梗塞などの診断のみならず、正常者の各器官における生理代謝機能の基礎研究分野においても重要な手段となっている。ところが、今までのPET装置では観測対象とする活性化部分微小体積中のカウントが周囲組織と平均化されることで低下する現象(部分体積効果)が現れ、計測の定量性がそこなわれていた。 本研究では、このようなボケを修復するためのデコ...
【工学】総合工学：離散事象 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
❏自己形成システムとそのシステム同定・制御への応用(07650499)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】自己形成システム / ルールセット / ニューラルネットワーク / 学習 / 最適化 (他10件)
【概要】自己形成システムは,観測データに基づいて自動的に構築あるいは改変されるシステムである.まず,非数量現象を対象として,観測データの概念への一般化と,観測データに矛盾する概念の特殊化という二つの処理の流れを適宜制御することによって,ルールセット型の一般的なシステムモデルを自動的に構成し,さらにデータに含まれる変化を検出する手法を開発した.また,事例レベルから概念レベルまでを段階的に表現できるニューラル...
【工学】総合工学：知的システム ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
❏マイクロリアクタープロセスの知的ネットワークによる運転管理(12450309)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】マイクロリアクター / プロセス / 知的システム / ネットワークシステム / 運転管理 (他10件)
【概要】精密な温度制御や反応時間制御、また廃棄物や毒物の安全管理を目指した自由度の高いマイクロリアクタ-プロセスの制御・運転管理を柔軟かつ的確に行うために、ネットワーク型モデリングシステムを融合させた知的ネットワークシステムを検討し、また、同システムの実用化を検討するためのモデル実験を行い、以下の成果を挙げることができた。 1.反応シミュレーション、流動シミュレーション、装置挙動シミュレーション、プロセス...
【工学】総合工学：ファジイ推論 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏上流部の設計に対する創成的最適設計支援システムの開発研究(08650298)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996
【研究代表者】山川 宏 早稲田大学, 理工学部, 教授 (00097263)
【キーワード】最適設計 / ファジィ推論 / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / 設計の上流部 (他6件)
【概要】経済状況の沈滞,人手不足,産業空洞化,アジア諸国の追い上げ,環境問題などをはじめとして,今日,機械・構造の設計を取り巻く環境は,極めて厳しいものがある.そこで設計に対しては,高機能,高付加価値のある,また創造的な設計が強く望まれている.これらの設計では,下流部で行われる従来の設計を基準とした変更を加えた設計段階よりも設計上流部,すなわち概念設計や基本設計の段階が極めて重要である.つまり,従来の設計...
❏超音波画像の4次元表示法の開発(05650416)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1993 - 1994
【研究代表者】中島 真人 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (20051766)
【キーワード】超音波画像 / Mモード像 / 境界抽出 / ファジ-推論 / 4次元像 (他13件)
【概要】本研究の目的は、超音波エコー法によって得られる生体情報を、対象臓器の3次元構造に注目した動画像として表示することである。良好に3次元表示を行うためには対象臓器の境界をあらかじめ正確に抽出する必要があるが、従来は超音波画像の画質の悪さゆえ、全自動の境界抽出は困難であることが多かった。そこで、我々は弛緩法方式によるファジ-推論を用いた高精度境界抽出法を開発した。そして、産科領域における臨床データに本ア...
【工学】総合工学：複素ニューラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏複素ニューラルネットワークによる柔軟なミリ波セキュリティ・イメージングの基礎研究(21300089)
【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(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波セキュリティ・イメージング / ニューラルネットワーク / 複素自己組織化マップ / アレイ・アンテナ / ミリ波 (他14件)
【概要】本研究によって、次の成果を得た。(1)複数の複素自己組織化マップ間で相互情報量を観測し、それによって自己組織化ダイナミクスを変調することにより、空間テクスチャと周波数テクスチャという異質な情報を有機的に統合できることを明らかにした。われわれは、この相互情報量(mutual information)に基づくCSOM処理方式をμCSOM(ミューCSOM)と名づけた。(2)実時間情報取得のため8直線テー...
❏複素ニューラルネットワークの非線形ダイナミクス解析とその工学応用に関する研究(19700214)
【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】若手研究(B)
【研究期間】2007 - 2009
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 生産技術研究所, 助教 (90444075)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 非線形ダイナミクス / 画像処理 / 複素関数 / 感性情報処理 (他8件)
【概要】波動現象や多階調画像などの複素数表現が適したデータを扱う情報処理技術を発展させるため、非線形ダイナミクスに着目して複素ニューラルネットワークの研究を行った。連続的な非線形性をもつ複素ニューロンの活性化関数を新しく提案し、多階調画像のノイズ除去やグラフ彩色問題の最適解探索などの課題へ応用し、従来の離散的な活性化関数を用いた手法より性能が向上することを数値実験によって示した。 ...
❏コヒーレント型ニューラルネットワークの試作研究(08555098)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 先端科学技術研究センター, 助教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 並列情報処理 / ニューロハードウエア / コヒーレンス / 光情報処理 (他15件)
【概要】現在、脳型情報処理システムの実現に関する研究が、世界中で活発化している。未だ、「脳型情報処理システム」の定義は存在しない。しかし、予測される将来の脳型システムは、少なくとも、フォン・ノイマン型の従来型情報処理装置とは相補的な関係になると考えられる。もう少し具体的に述べるならば、脳型情報処理に期待される最も大きな特徴は、高並列アーキテクチャによって実現される分散的かつ柔軟な情報処理動作にある。換言す...
【工学】総合工学：ロバスト制御 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏利用しやすい構造を有する学習ネットワークの構成と応用に関する研究(13650491)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】古月 敬之 (胡 敬炉) 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助手 (50294905)
【キーワード】非線形モデル / ニューラルネットワーク / ファジイニューロネットワーク / 学習 / 先見情報 (他10件)
【概要】システム同定と制御系設計の観点から観れば、ニューラルネットワークやニューロファジイネットワークは、良好な表現柔軟性を持つ非線形ブラックボックスモデルであるが、構造が固定されているため、応用対象との間にギャップがあり、利用しにくいという問題点がある。この問題を解決するため、以下の事項について研究を行った。 ・表現柔軟性と応用柔軟性を同時に持つ利用しやすい構造を有する学習ネットワークを目指して、多様な...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
❏自己形成システムとそのシステム同定・制御への応用(07650499)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】自己形成システム / ルールセット / ニューラルネットワーク / 学習 / 最適化 (他10件)
【概要】自己形成システムは,観測データに基づいて自動的に構築あるいは改変されるシステムである.まず,非数量現象を対象として,観測データの概念への一般化と,観測データに矛盾する概念の特殊化という二つの処理の流れを適宜制御することによって,ルールセット型の一般的なシステムモデルを自動的に構成し,さらにデータに含まれる変化を検出する手法を開発した.また,事例レベルから概念レベルまでを段階的に表現できるニューラル...
【工学】総合工学：連想メモリ ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏視覚・言語情報を統合処理するニューラルネットワークに関する研究(16K00338)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (80198655)
【キーワード】視覚情報処理 / 言語情報処理 / ニューラルネットワーク / 感性情報 / 対話システム (他10件)
【概要】視覚情報と言語情報の統合的な処理機構の開発と、入力画像からの常識の自動獲得に関しては、画像を感性豊かに説明するキャプション自動生成システムの構築を行った。本システムは、物体の感性語を推定する際、画像特徴だけでなく物体の名詞情報も活用している。また表現力の高い感性語を生成するための感性語変換機構も有している。 自然言語を生成できるニューラルネットワークの開発に関しては、文脈を考慮した会話文の自動生成...
❏カオスニューラルネットワーク連想メモリによる知的情報処理の研究(09750461)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部・情報工学科, 助教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / カオス / 連想メモリ
【概要】本研究では、ニューラルネットワーク連想メモリにカオス理論を導入して状況に応じた柔軟な連想を可能とすることを目標としている。従来のニューラルネットワーク連想メモリのほとんどは一対一の連想しか扱えない。したがって、例えば一つの色や形から複数のものの名前を連想するような一対多、あるいは多対多の連想は極めて困難であった。今年度は、この大きな問題点を克服することのできる新しいカオス連想メモリを提案し、その特...
❏アナログ値記憶ニューラルネットワーク連想メモリの研究(08750485)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1996
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 助教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 自己組織化 / 連想メモリ
【概要】本研究の目的は、アナログ信号を扱えるニューラルネットワーク連想メモリを構築することである。本研究では、情報を分散表現し、記憶することのできる2層構造の新しい複数勝者自己組織化ニューラルネトワークモデルを考案した。従来の自己組織化ニューラルネットワークでは情報を局所表現するものがほとんどであり、多くの問題点を有していた。提案ニューラルネットワークモデルでは新しいダイナミクスの導入などにより、情報表現...
【工学】総合工学：連想記憶 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏空間ゆらぎのある記憶パタンを埋め込んだ連想記憶(20700210)
【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】若手研究(B)
【研究期間】2008 - 2010
【研究代表者】實松 豊 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 准教授 (60336063)
【キーワード】非線形理論 / 回路 / ニューラルネットワーク / 連想記憶 / スピングラス (他12件)
【概要】脳は興奮する・しないの2状態をもつ神経細胞の間の結合による回路網であり、その情報処理の数理モデルとして、ランダムな0,1パターンを回路に覚えさせる連想記憶がある。擬似乱数符号を用いるCDMA通信では、ユーザ間の送信タイミングを揃える同期通信よりも、これを揃えない非同期通信の方が、通信品質が良いことが知られている。本研究では、パターン間の同期をあえてずらす空間揺らぎを持つ連想記憶を提案した。揺らぎの...
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏改良型多方向連想メモリ(IMAM)を用いた知識処理に関する研究(05750364)
【研究テーマ】情報通信工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1993
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部・電気工学科, 専任講師 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 連想記憶 / 多方向連想メモリ
【概要】本研究の目的は,人間の脳の動作をできるだけ模擬した新しい知識処理原理を追及することにある。具体的にはニューラルネットワークを用いて情報を分散表現し,連想に基づいて知識処理を行うことである。その際,基本構成要素となる連想記憶モデルの特性がシステム全体の特性を決定する。知識処理を行うためには非常に多くの情報を記憶することが不可欠だからである。しかし,従来の相関に基づいたニューラルネットワーク連想記憶モ...
【工学】総合工学：超音波 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏コヒーレント波の干渉に基づく超並列計算:ホログラフィックコンピューティング(10680339)
【研究テーマ】計算機科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 1999
【研究代表者】熊沢 逸夫 東京工業大学, 大学院・情報理工学研究科, 助教授 (70186469)
【キーワード】ホログラフィックメモリ / ニューラルネットワーク / レーザ / コヒーレント波 / 並列計算 (他16件)
【概要】本研究課題では、2年の研究期間を通じて新しい超並列計算の枠組みを提案すると共にその実現の可能性を各種コンピュータシミュレーションを通じて確認した。提案する方式においては超音波、レーザなどのコヒーレント光の干渉を直接的に計算に利用することで、プロセッサ間の高密度通信を無結線に行い、またニューラルコンピューティングの基本演算である重み付け総和演算を一切の演算装置なしに実現する。こうした特徴を生かし、従...
❏超音波による定量的非破壊評価用知識ベ-スの開発(01850105)
【研究テーマ】土木構造
【研究種目】試験研究(B)
【研究期間】1989 - 1990
【研究代表者】北原 道弘 東海大学, 海洋学部, 助教授 (60135522)
【キーワード】定量的非破壊評価 / 弾性波動論 / 知識ベ-ス / 超音波 / 人工知能 (他8件)
【概要】超音波を利用した欠陥評価法の一つの定量化策を,理論と実験による波動特性知識ベ-スを開発することにより,具体的に提案することを目指して次のような手順により研究を遂行した. 1.理論と実験による知識ベ-スの開発 (1)波動論を基礎とした理論解析的な散乱波形のシミュレ-ション(時間域,周波数域) (2)理論解析波形と実験波形の対応の取り方に関する検討 (3)実験的検証を経た理論解析に基づく散乱波形の知識...
【工学】総合工学：一般化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏モデル内部形成型自律システム(10650434)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 1999
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】学習 / 最適化 / カオス / 共生 / ゲート付きニューラルネットワーク (他17件)
【概要】本研究課題である「モデル内部形成型自律システム」の構築には,多様な試行に基づいて学習を行う手段,学習結果の中から未学習の状況にも適用可能な一般性の高いものを抽出して表現する手段,階層的な構造をもつ制御機構とその適切な切替え機構が必要である.これらを実現するために,以下の事項について研究を行った. 多様な試行に基づいた学習を実現する手段として,非決定論的な試行を生み出すことが可能なカオス的な挙動の生...
❏自己形成システムとそのシステム同定・制御への応用(07650499)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】自己形成システム / ルールセット / ニューラルネットワーク / 学習 / 最適化 (他10件)
【概要】自己形成システムは,観測データに基づいて自動的に構築あるいは改変されるシステムである.まず,非数量現象を対象として,観測データの概念への一般化と,観測データに矛盾する概念の特殊化という二つの処理の流れを適宜制御することによって,ルールセット型の一般的なシステムモデルを自動的に構成し,さらにデータに含まれる変化を検出する手法を開発した.また,事例レベルから概念レベルまでを段階的に表現できるニューラル...
【工学】総合工学：一般化学習ネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
❏複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(08650498)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996
【研究代表者】大林 正直 九州大学, 工学部, 助手 (60213849)
【キーワード】インテリジェント制御 / 一般化学習ネットワーク / 最適化 / ニューラルネットワーク / 遅れ時間 (他8件)
【概要】複雑システムのモデル化について 1.1階の差分方程式では,表現困難な,より広範囲のシステムをモデル化し制御可能な一般化学習ネットワークを開発し、動的システムのモデル化において,ニューラルネットワーク(NN)方式より表現能力において優れていることを確認した。 2.一般化学習ネットワークを用いたシステムのモデル化において,対象システムの特性に適合した最適遅れ時間の自動決定法・モデル化誤差及びコンパクト...
❏自己形成システムとそのシステム同定・制御への応用(07650499)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】自己形成システム / ルールセット / ニューラルネットワーク / 学習 / 最適化 (他10件)
【概要】自己形成システムは,観測データに基づいて自動的に構築あるいは改変されるシステムである.まず,非数量現象を対象として,観測データの概念への一般化と,観測データに矛盾する概念の特殊化という二つの処理の流れを適宜制御することによって,ルールセット型の一般的なシステムモデルを自動的に構成し,さらにデータに含まれる変化を検出する手法を開発した.また,事例レベルから概念レベルまでを段階的に表現できるニューラル...
【工学】総合工学：機能局在 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏ペトリネット脳モデル型制御システムの構成に関する研究(06452256)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 工学部, 教授 (70253474)
【キーワード】ペトリネットワーク / 脳科学 / 制御システム / 学習 / 自己組織化 (他16件)
【概要】大規模複雑システムの制御は、適切なタイミングに適切な判断・指令を行う必要があるという点で脳機能と同じである。この視点に立ち、脳科学の最新の知見を活用した、従来よりより人間の判断機能に近い能力を持つ制御技術の確立を目標に研究を推進した。脳は各種機能が分散配置された機能局在構成である。そこで、まずはじめに、脳の機能局在を手本とし、制御に不可欠な学習機構を導入した大規模複雑システムの制御のための基本モデ...
【工学】総合工学：光情報処理 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏光の波動カオス現象に基づく情報処理と動的深層学習(20H04255)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】砂田 哲 金沢大学, 機械工学系, 教授 (10463704)
【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)
【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...
❏コヒーレント型ニューラルネットワークの試作研究(08555098)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 先端科学技術研究センター, 助教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 並列情報処理 / ニューロハードウエア / コヒーレンス / 光情報処理 (他15件)
【概要】現在、脳型情報処理システムの実現に関する研究が、世界中で活発化している。未だ、「脳型情報処理システム」の定義は存在しない。しかし、予測される将来の脳型システムは、少なくとも、フォン・ノイマン型の従来型情報処理装置とは相補的な関係になると考えられる。もう少し具体的に述べるならば、脳型情報処理に期待される最も大きな特徴は、高並列アーキテクチャによって実現される分散的かつ柔軟な情報処理動作にある。換言す...
【工学】総合工学：ゲート ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏モデル内部形成型自律システム(10650434)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 1999
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】学習 / 最適化 / カオス / 共生 / ゲート付きニューラルネットワーク (他17件)
【概要】本研究課題である「モデル内部形成型自律システム」の構築には,多様な試行に基づいて学習を行う手段,学習結果の中から未学習の状況にも適用可能な一般性の高いものを抽出して表現する手段,階層的な構造をもつ制御機構とその適切な切替え機構が必要である.これらを実現するために,以下の事項について研究を行った. 多様な試行に基づいた学習を実現する手段として,非決定論的な試行を生み出すことが可能なカオス的な挙動の生...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
【工学】総合工学：非線形システム制御 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏モデル内部形成型自律システム(10650434)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 1999
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】学習 / 最適化 / カオス / 共生 / ゲート付きニューラルネットワーク (他17件)
【概要】本研究課題である「モデル内部形成型自律システム」の構築には,多様な試行に基づいて学習を行う手段,学習結果の中から未学習の状況にも適用可能な一般性の高いものを抽出して表現する手段,階層的な構造をもつ制御機構とその適切な切替え機構が必要である.これらを実現するために,以下の事項について研究を行った. 多様な試行に基づいた学習を実現する手段として,非決定論的な試行を生み出すことが可能なカオス的な挙動の生...
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
【工学】総合工学：非線形制御 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏利用しやすい構造を有する学習ネットワークの構成と応用に関する研究(13650491)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】古月 敬之 (胡 敬炉) 九州大学, 大学院・システム情報科学研究院, 助手 (50294905)
【キーワード】非線形モデル / ニューラルネットワーク / ファジイニューロネットワーク / 学習 / 先見情報 (他10件)
【概要】システム同定と制御系設計の観点から観れば、ニューラルネットワークやニューロファジイネットワークは、良好な表現柔軟性を持つ非線形ブラックボックスモデルであるが、構造が固定されているため、応用対象との間にギャップがあり、利用しにくいという問題点がある。この問題を解決するため、以下の事項について研究を行った。 ・表現柔軟性と応用柔軟性を同時に持つ利用しやすい構造を有する学習ネットワークを目指して、多様な...
❏非線形フィードバック制御による1入力2重柔軟振り子の運動と振動の同時最適制御(06750223)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1994
【研究代表者】西村 秀和 千葉大学, 工学部, 助手 (70228229)
【キーワード】非線形制御 / 運動制御 / 振動制御 / 同時最適制御 / 柔軟振り子 (他8件)
【概要】当該研究では,根元第1関節を非駆動関節とし第2関節のみにアクチュエータを有する1入力2重柔軟振り子を制御対象として,運動と振動の同時最適制御を行う非線形フィードバック制御系を設計した.すなわち,非線形関数をネットワーク状に結んだニューラルネットワーク形のコントローラを用いて状態フィードバック制御を構成し,これを最急降下法により最適化し,かつ柔軟振り子の弾性変形を積極的に利用することにより運動と振動...
【工学】総合工学：自動車 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ニューロに基づく車の定量的腐食予測と防食設計(12450043)
【研究テーマ】機械材料・材料力学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】吉村 忍 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (90201053)
【キーワード】腐食 / 自動車 / 寿命予測 / ニューラルネットワーク / 多変量解析 (他9件)
【概要】本研究では、実環境で長期間使用される実構造機器において、材料、構造、使用環境、施した防食処理などの情報から、腐食の発生する時期、部位、腐食の種類及び程度を定量的に予測し、その予測技術をベースとして、腐食に関する定量的な目標レベル(いつ、どこに、どのような種類の、どの程度の腐食が発生するか)を設定し、それを満足するための実構造機器の防食に関する設計変数(構造や材質、防食処理)を定量的に決定するという...
❏ニューロ感性情報処理に基づく車の設計(09450065)
【研究テーマ】設計工学・機械要素・トライボロジー
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】吉村 忍 東京大学, 大学院・新領域創成科学研究科, 教授 (90201053)
【キーワード】ニュートラルネットワーク / 感性情報 / 自動車 / 操安性 / フィーリング解析 (他10件)
【概要】本研究では、感性の定量的な目標レベルを設定し、それを達成するための人工物の設計変数を定量的に決定するという、感性情報に基づく多目的満足化設計法を研究開発する。人工物の設計変数や応答諸特性・機能と感性情報の関係が特に複合的でありかつ非線形な自動車の操縦性・安定性(操安性)フィーリング問題を具体的な対象として、その関係を定量化し、さらに人工物設計へ定量的に感性情報を反映させるための手法を開発する。 昨...
【工学】総合工学：コヒーレント型ニューラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏コヒーレント型ニューラルネットワークの試作研究(08555098)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1996 - 1997
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 先端科学技術研究センター, 助教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 並列情報処理 / ニューロハードウエア / コヒーレンス / 光情報処理 (他15件)
【概要】現在、脳型情報処理システムの実現に関する研究が、世界中で活発化している。未だ、「脳型情報処理システム」の定義は存在しない。しかし、予測される将来の脳型システムは、少なくとも、フォン・ノイマン型の従来型情報処理装置とは相補的な関係になると考えられる。もう少し具体的に述べるならば、脳型情報処理に期待される最も大きな特徴は、高並列アーキテクチャによって実現される分散的かつ柔軟な情報処理動作にある。換言す...
❏量子ニューラルデバイスに関する基礎的研究(07650393)
【研究テーマ】電子デバイス・機器工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 先端科学技術研究センター, 助教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 量子ニューラルデバイス / 周波数多重並列化 / 量子波デバイス / コヒーレント型ニューラルネットワーク (他8件)
【概要】本年度は、以下に示すような大きな研究成果を挙げることができた。本研究は、量子ニューラルデバイスに関するまさに基礎的研究であり今後、具体的は量子ニューラルデバイスの実現という最終目標を目指したあらたな研究をさらに推進してゆく予定である。 1 デバイス設計の基本原理の確立と定量的な解析:キャリアのエネルギーと学習との関係について、光波をキャリアとするコヒーレント型ニューラルネットワークを想定して、理論...
【工学】総合工学：制御 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究(09450171)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / ファジイ / 一般化学習ネットワーク / 高次微分 (他19件)
【概要】本報告は、科学研究補助金に関する研究課題「学習ネットワークによる複雑システムのモデル化とインテリジェント制御に関する研究」についての研究成果である。 広域電力ネットワークシステム、分散型交通・物流ネットワークシステム、総合上水道ネットワークシステム、大規模複雑原子力・火力・化学プラント等最近の制御対象は大規模化、複雑化、広域化、分散化する傾向にある。 それに従い、従来の制御理論の枠組では環境の変化...
【工学】総合工学：バックプロパゲーション ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性の検証(12480063)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】ブートストラップ / ニューラルネットワーク / 金融時系列 / バックプロパゲーション / グラフィカルモデル (他15件)
【概要】関連性の尺度としてのKullback-Leibler情報量の有効性を確かめる目的で開始した本研究は,3年間にさまざまな方向に発展した.一つは,モデル選択の基準としてのKullback-Leibler情報量の有効性であり,ブートストラップ法による直接推定が,二項分布や多項分布などの離散分布の場合にはきわめて有効であることが確かめられた.さらにKullback-Leibler情報量にもとづくモデル選択...
❏ニュ-ラルネットワ-ク理論の電力系統への応用(02650206)
【研究テーマ】電力工学
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1990 - 1991
【研究代表者】岩本 伸一 早稲田大学, 理工学部, 教授 (30119648)
【キーワード】電力系統 / 過渡安定度 / パタ-ン認識 / ニュ-ラルネットワ-ク / ラメルハ-ト (他8件)
【概要】近年.生物の頭脳の情報処理形態を模倣した計算装置及び計算理論.つまりニュ-ラルネットワ-クコンピュ-タについての研究が、ハ-ドウェアとソフトウェアの両面から盛んに行なわれている。このコンピュ-タは、アナログで超並列といった特徴を持ち、現行のコンピュ-タにはない優れた能力を有するものと考えられ、ソフトウェアの面でも色々な研究が行なわれている。本研究の目的は、このニュ-ラルネットワ-ク理論の電力系統へ...
【工学】総合工学：最適制御 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏光の波動カオス現象に基づく情報処理と動的深層学習(20H04255)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】砂田 哲 金沢大学, 機械工学系, 教授 (10463704)
【キーワード】リザバーコンピューティング / 深層学習 / ニューラルネットワーク / ダイナミカルシステム / 波動カオス (他10件)
【概要】本研究の目的の一つは，柔軟で高度な並列分散処理機能を光の物理現象に担わせることで認識・予測処理を高効率かつ高速に実行する光情報処理系を提案・実証することである。昨年度，光による仮想的な空間連続的ニューラルネット（光ニューラルフィールド）の概念を導入し，光ニューラルフィールドを生成するシリコンチップを製作した。これにより光ニューラルフィールドによる大容量のリザバー計算が可能となった。今年度は，カオス...
❏航空安全向上のたのパイロット操縦のヒユーマンウェアに関する研究(15206092)
【研究テーマ】航空宇宙工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】鈴木 真二 東京大学, 大学院工学系研究科, 教授 (30196828)
【キーワード】航空機 / 安全 / 操縦分析 / ニューラルネットワーク / 最適制御 (他6件)
【概要】航空機パイロットの操縦を分析し、航空安全の向上に貢献するため、特にパイロット操縦のヒューマンインターフェースに注目して研究を実施した。具体的には、パイロットの飛行機操縦を、「ニューラルネットワークによる人間の情報処理・操縦技能分析」、「操縦のワークロード分析」、「ローリスクな最適操縦技術」という三つの異なる観点から実施し、機械的なハードウェアでもなく、手続き的なソフトウェアでもなく、マニュアル操縦...
【工学】総合工学：最適設計 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏計算力学と感性工学に基づく統合的な協調工学の確立に関する研究(09450100)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】萩原 一郎 東京工業大学, 工学部, 教授 (50282843)
【キーワード】CAD・CG(コンピュータグラフクス)技術 / コンカレントエンジニアリング / 協調設計 / 動的協調 / 静的協調 (他14件)
【概要】「人間と自然にやさしい機械工学」をという課題に対応するためには、人間と機械の協力と調和、コンカレントエンジニアリング、協調設計の三つの側面を考慮する必要がある。これを解決するために協調工学の概念を次のように構築した。すなわち、「人にやさしい機械」とは機械が人間の感情を理解し、不満足であればその要因を察知し、要因を削除すべく環境を制御できるものと考え、これを動的協調と称した。動的協調関係を確立する上...
❏上流部の設計に対する創成的最適設計支援システムの開発研究(08650298)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1996
【研究代表者】山川 宏 早稲田大学, 理工学部, 教授 (00097263)
【キーワード】最適設計 / ファジィ推論 / ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / 設計の上流部 (他6件)
【概要】経済状況の沈滞,人手不足,産業空洞化,アジア諸国の追い上げ,環境問題などをはじめとして,今日,機械・構造の設計を取り巻く環境は,極めて厳しいものがある.そこで設計に対しては,高機能,高付加価値のある,また創造的な設計が強く望まれている.これらの設計では,下流部で行われる従来の設計を基準とした変更を加えた設計段階よりも設計上流部,すなわち概念設計や基本設計の段階が極めて重要である.つまり,従来の設計...
❏実験とニューラルネットワーク及び遺伝的アルゴリズムを用いた最適設計法の開発(05650246)
【研究テーマ】機械力学・制御
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1993
【研究代表者】山川 宏 早稲田大学, 理工学部, 教授 (00097263)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 遺伝的アルゴリズム / 構造同定 / 感度同定 / 最適設計
【概要】本研究における研究実績の概要を以下にまとめて記す. (1)振動実験,荷重実験の実施 いくつかの既存の構造物に対してインパルスハンマーによる打撃実験や応答実験,荷重実験を行い,そのデータをいろいろ加工してコンピュータ上に保存した. (2)機械構造の特性マトリクスの同定システムの開発 (1)で得られた実験データを基に機械構造の質量,減衰,剛性等を同定できるような階層型のニューラルネットワークを構築し,...
【工学】総合工学：安全 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏事故航空機の自立誘導制御技術の開発と模型実験の研究(15656216)
【研究テーマ】航空宇宙工学
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】鈴木 真二 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (30196828)
【キーワード】航空機 / 誘導制御 / オンライン最適化 / ニューラルネットワーク / 模型飛行機実験 (他7件)
【概要】事故や故障が発生した場合の航空機の安全な自立的誘導制御技術を研究するとともに、飛行試験を模型航空機で実験する方法の研究を推進するのが本研究の目的である。事故や故障が発生した場合に、機体の姿勢を自動的に安定化する方法に関しては、本年度はニューラルネットワークによるフィードバック誤差学習法を研究し、シミュレーションならびに実機飛行試験によってその有効性を確認した。その結果は、飛行機シンポジウム(日本航...
❏航空安全向上のたのパイロット操縦のヒユーマンウェアに関する研究(15206092)
【研究テーマ】航空宇宙工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】鈴木 真二 東京大学, 大学院工学系研究科, 教授 (30196828)
【キーワード】航空機 / 安全 / 操縦分析 / ニューラルネットワーク / 最適制御 (他6件)
【概要】航空機パイロットの操縦を分析し、航空安全の向上に貢献するため、特にパイロット操縦のヒューマンインターフェースに注目して研究を実施した。具体的には、パイロットの飛行機操縦を、「ニューラルネットワークによる人間の情報処理・操縦技能分析」、「操縦のワークロード分析」、「ローリスクな最適操縦技術」という三つの異なる観点から実施し、機械的なハードウェアでもなく、手続き的なソフトウェアでもなく、マニュアル操縦...
❏パイロットの状況認知および意思決定の構築(10450370)
【研究テーマ】航空宇宙工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】鈴木 真二 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (30196828)
【キーワード】航空機 / 操縦 / 安全 / 状況認知 / カルマンフィルター (他12件)
【概要】本研究は航空機着陸時にパイロットがどのように機体の状況を把握し、操縦を行っているかを分析することによって航空安全に対する基礎的な検討を加え、安全な操縦への指針を与えることを目的としている。平成10年度には操縦席固定のフライトシミュレータにより、アイマークレコーダを用いて、パイロットが飛行中に外界または計器のどのデータをキューとして操縦したかを計測し、高度、速度、経路、ピッチ角などの情報に対してパイ...
【工学】総合工学：非線形システム ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏大規模非同期パルス伝搬ネットワークの実現とその計算原理の解析及び応用の研究(09044183)
【研究テーマ】工学基礎
【研究種目】国際学術研究
【研究期間】1997 - 1998
【研究代表者】堀尾 喜彦 東京電機大学, 工学部, 助教授 (60199544)
【キーワード】脳のモデル / ニューラルネットワーク / 実数演算 / アナログVLSI / 非線形システム (他13件)
【概要】近年、脳の生理学的研究および数理的な理論研究より、脳特に大脳皮質中のニューロンは、多数の他のニューロンからの活動電位の詳細な時間情報を利用して高度な情報処理を実現しているのではないかとの仮説が脚光を浴びている。このようなニューロンはいわゆるコインシデンスディテクタとして動作し、複数のニューロンの協調的な(相関の強い)発火により情報が表現され、処理されている。このようなニューラルネットワークモデルに...
【工学】総合工学：航空機 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏事故航空機の自立誘導制御技術の開発と模型実験の研究(15656216)
【研究テーマ】航空宇宙工学
【研究種目】萌芽研究
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】鈴木 真二 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (30196828)
【キーワード】航空機 / 誘導制御 / オンライン最適化 / ニューラルネットワーク / 模型飛行機実験 (他7件)
【概要】事故や故障が発生した場合の航空機の安全な自立的誘導制御技術を研究するとともに、飛行試験を模型航空機で実験する方法の研究を推進するのが本研究の目的である。事故や故障が発生した場合に、機体の姿勢を自動的に安定化する方法に関しては、本年度はニューラルネットワークによるフィードバック誤差学習法を研究し、シミュレーションならびに実機飛行試験によってその有効性を確認した。その結果は、飛行機シンポジウム(日本航...
❏航空安全向上のたのパイロット操縦のヒユーマンウェアに関する研究(15206092)
【研究テーマ】航空宇宙工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】鈴木 真二 東京大学, 大学院工学系研究科, 教授 (30196828)
【キーワード】航空機 / 安全 / 操縦分析 / ニューラルネットワーク / 最適制御 (他6件)
【概要】航空機パイロットの操縦を分析し、航空安全の向上に貢献するため、特にパイロット操縦のヒューマンインターフェースに注目して研究を実施した。具体的には、パイロットの飛行機操縦を、「ニューラルネットワークによる人間の情報処理・操縦技能分析」、「操縦のワークロード分析」、「ローリスクな最適操縦技術」という三つの異なる観点から実施し、機械的なハードウェアでもなく、手続き的なソフトウェアでもなく、マニュアル操縦...
❏パイロットの状況認知および意思決定の構築(10450370)
【研究テーマ】航空宇宙工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】鈴木 真二 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (30196828)
【キーワード】航空機 / 操縦 / 安全 / 状況認知 / カルマンフィルター (他12件)
【概要】本研究は航空機着陸時にパイロットがどのように機体の状況を把握し、操縦を行っているかを分析することによって航空安全に対する基礎的な検討を加え、安全な操縦への指針を与えることを目的としている。平成10年度には操縦席固定のフライトシミュレータにより、アイマークレコーダを用いて、パイロットが飛行中に外界または計器のどのデータをキューとして操縦したかを計測し、高度、速度、経路、ピッチ角などの情報に対してパイ...
【工学】総合工学：モデル化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏点過程データに対する汎用で強力な解析手法の開発とモデルライブラリーの構築(15300095)
【研究テーマ】統計科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2006
【研究代表者】柴田 里程 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (60089828)
【キーワード】点過程 / モデル化 / データ / Textile Plot / Multiplicative Correlation (他15件)
【概要】神経細胞網の発火,心拍,降雨,地震,金融商品の取引発生,店への客の来店など,さまざまな点過程データに共通に適用可能なデータオリエンテッドなモデル構築手法を開発するとともに,ひとつのモデルライブラリーとして蓄積した.また,適切なデータ取得に必要な実験計画,データ解析をトータルにサポートするソフトウエア環境の構築,時系列モデルとの関連性の研究も並行して進めた.本研究は,現象と数理モデルを結びつける道筋...
❏制御理論と学習ネットワークの融合による非線形複雑系のモデル化と制御に関する研究(10650433)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】大林 正直 山口大学, 工学部, 助教授 (60213849)
【キーワード】学習 / ニューラルネットワーク / 強化学習 / 非線形システム制御 / カオス (他14件)
【概要】非線形複雑系のモデル化と制御には、生物の学習方式及び記憶方式を解明し、その工学的利用が有益であると考えられる。このことから、生物の学習方式を範とするモデル化と学習方式及び,複雑系の代表格である脳の連想記憶方式とそのモデル化に関する研究を行った. 1.モデル化に関する研究 遺伝的アルゴリズムを用いた可変長の遺伝子コードを間接符号化法に基づく,最適ネットワークサイズと適切なネットワークパラメータを持つ...
❏非線形プロセス情報操作のための遺伝的ニューラルネットワークシステムの開発(10555263)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】遺伝的アルゴリズム / ニューラルネットワーク / 非線形性 / プロセス / 情報処理 (他20件)
【概要】遺伝的アルゴリズム(GA)を用いてニューラルネットワーク(NN)の学習と構造決定を同時に行う新たなハイブリッド手法(GANN)を、複雑な制約条件を持つバッチプロセスの運転管理とスケジューリング、また非線形反応・分離プロセスのモデリングと制御へ応用し、実用的システムとして展開していくことを目的として研究を行い、以下のような成果を挙げることができた。 1.GANNの基盤技術となるニューラルネットワーク...
【工学】総合工学：数値解析 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏深層学習に対する数値解析的アプローチ基盤の創出(20H01822)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2020-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】降籏 大介 大阪大学, サイバーメディアセンター, 教授 (80242014)
【キーワード】深層学習 / 数値解析的アプローチ / ニューラルネットワーク / 数値解析 / 微分方程式 (他7件)
【概要】申請計画書にあるように本研究計画は数値微分方程式班と関数近似・数値積分班の２つの作業班を軸とし，それに俯瞰・統合班および深層学習協力者を加えて全体を構成するものであり，そしていくつかのフェーズからなるものである．そして第１フェーズは統合班の指揮の下，各班で以下の実験的研究を行う予定であった． まず，数値微分方程式班は「微分方程式の数値解法に基づく実験的DNN構築」を標語として計画を構成していた．こ...
❏「複雑系の数値解析と最適制御の研究」(10440025)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】河原田 秀夫 千葉大学, 工学部, 教授 (90010793)
【キーワード】複雑系 / 数値解析 / 生態系 / 多相流 / 自由境界問題 (他19件)
【概要】複雑系を研究対象とする本研究の成果は、以下の4つに大別される。 (1)沿岸油濁の生態系に及ぼす影響。(2)大域最適化問題に対するハイブリッドアルゴリズムの開発とその応用。(3)(1)で提案された数理モデルから派生した数学的諸問題に対する、理論的・数値的研究及び数理モデルを記述する、偏微分方程式系の解法アルゴリズムの提案。(4)上記(1)(2)(3)の研究を強力に推進するにあたり、基盤となった国際会...
【工学】総合工学：シミュレーション ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏大脳皮質の持続的神経活動における異なる種類の抑制性神経細胞の機能分担に関する研究(19700310)
【研究テーマ】神経科学一般
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2007 - 2008
【研究代表者】森田 賢治 独立行政法人理化学研究所, 甘利研究ユニット, 基礎科学特別研究員 (60446531)
【キーワード】大脳皮質 / 短期記憶 / 持続的活動 / 抑制性神経細胞 / 樹状突起 (他16件)
【概要】短期記憶・作業記憶の神経基盤と考えられる大脳皮質の持続的神経活動の神経回路メカニズム、特に抑制性細胞の多様性や樹状突起の空間的非一様性等の効果を数理モデルを用いて研究した。そして、興奮性錐体細胞の樹状突起分枝に投射する抑制性細胞の作用、及びそれに伴う樹状突起分枝上の非線形な入力加算が、記憶対象と関係の無い非特異的な入力を受けた場合に不適切な応答が起こらないことを保証する働きをしている可能性などを示...
❏マイクロリアクタープロセスの知的ネットワークによる運転管理(12450309)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】黒田 千秋 東京工業大学, 大学院・理工学研究科, 教授 (80114867)
【キーワード】マイクロリアクター / プロセス / 知的システム / ネットワークシステム / 運転管理 (他10件)
【概要】精密な温度制御や反応時間制御、また廃棄物や毒物の安全管理を目指した自由度の高いマイクロリアクタ-プロセスの制御・運転管理を柔軟かつ的確に行うために、ネットワーク型モデリングシステムを融合させた知的ネットワークシステムを検討し、また、同システムの実用化を検討するためのモデル実験を行い、以下の成果を挙げることができた。 1.反応シミュレーション、流動シミュレーション、装置挙動シミュレーション、プロセス...
❏現象論的ダイナミックスの設計論への導入に関する研究(12355031)
【研究テーマ】化学工学一般
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】片岡 邦夫 神戸大学, 工学部, 教授 (20031081)
【キーワード】化学工学設計論 / 非線形ダイナミックス / ニューラルネットワーク / バーチャルリアクター / 混合特性 (他18件)
【概要】非線形ダイナミックスを内包する複雑系化学プロセスを流体の混合場で実現するシステム(化学装置)をオペレーション、コントロールの設計法と実際について各グループA〜Gで手分けして研究を実施した. A:複雑系化学プロセスとして酢酸ビニルの乳化重合を取り上げ,システムとして撹拌混合反応装置を採用して回分操作と連続操作による反応速度(重合率)、ラテックス粒子の粒度分布の時間変動ダイナミックスを観察した。機能制...
【工学】総合工学：適応制御 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏利用しやすい構造を有する準線形サポートベクターマシンの構成と応用に関する研究(25420452)
【研究テーマ】制御・システム工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2013-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】古月 敬之 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (50294905)
【キーワード】サポートベクターマシン / ニューラルネットワーク / 機械学習 / 適応制御 / パターン認識 (他8件)
【概要】本研究では、制御系設計などに利用しやすい構造を持つニューラルネットワークモデルを構築し、そのパラメータを推定するための体系的な学習法の確立を行った。具体的に、回帰または分類のための利用しやすい線形構造を有する準線形サポートベクターマシン（SVM）の構築およびそのオンライン学習法の開発を行い、スイッチングが適応制御法や高性能分類器の開発等への応用研究を行った。 ...
❏ニューラルネットを用いた海中運動体のシステム同定に関する研究(05452311)
【研究テーマ】海洋工学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1993 - 1994
【研究代表者】浦 環 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (60111564)
【キーワード】システム同定 / 海中ロボット / ニューラルネット / 海中航走体 / 適応制御 (他12件)
【概要】海洋構造物や船舶、あるいは潜水船などの海中ビ-クルの運動を考えるとき、低速域での非線形性や相互干渉やダイナミクスの変化など、古典的な運動理論では極めて取扱いにくい状況がある。学習機能を持つシステムであるニューラルネットワークは、不特定多数の入力に対して、ある出力を表すモデルを表現することができる。本研究ではコントローラをニューラルネットワークで構成し、同定モデルも同じくニューラルネットワークで構成...
【工学】総合工学：ニューラルネット ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏状態空間の自動的な圧縮表現に基づくマルチエージェント強化学習手法(12680387)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2001
【研究代表者】小野 典彦 徳島大学, 工学部, 教授 (60194594)
【キーワード】マルチエージェントシステム / マルチエージェント強化学習 / 強化学習 / 機械学習 / 進化計算 (他16件)
【概要】近年,強化学習手法を応用して,マルチエージェント環境におかれたエージェント群そのものに,試行錯誤な相互作用を行わせ,それらが採用すべき協調行動をボトムアップ的に組織化させ,それによってマルチエージェントシステムの設計者を支援しようとする試み("マルチエージェント強化学習"と呼ぶ)が数多くなされている.しかし,マルチエージェント環境におかれたエージェント群に,従来の強化学習を適用して...
❏電気インピーダンストモグラフィーの高度化に関する研究(07409002)
【研究テーマ】広領域
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (30108237)
【キーワード】インピーダンストモグラフィー / ニューラルネット / 磁気併用四電極法 / セグメンテーション / 動的正則化 (他15件)
【概要】今日、X線CTやMRIなどの断層像撮影装置が医用診断のなかで果たす役割には計り知れないものがあるが、特に長期間にわたってモニタリングが必要な患者の経時的病変の記録や、心理負荷の変動に伴う脳内血流動態の計測といった目的にはより簡易な測定・観測技術の開発が望まれている。本研究で対象とする電気インピーダンストモグラフィー(EIT ; Electrical Impedance Tomography)は生体...
❏PET画像・MR画像融合システムの開発(07555127)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1995 - 1996
【研究代表者】小杉 幸夫 東京工業大学, 大学院・総合理工学研究科, 助教授 (30108237)
【キーワード】PET / 画像融合 / ニューラルネット / 逆問題 / 不適切性 (他16件)
【概要】PET画像は、体内の代謝・血流量分布等を可視化できるため、脳梗塞・心筋梗塞などの診断のみならず、正常者の各器官における生理代謝機能の基礎研究分野においても重要な手段となっている。ところが、今までのPET装置では観測対象とする活性化部分微小体積中のカウントが周囲組織と平均化されることで低下する現象(部分体積効果)が現れ、計測の定量性がそこなわれていた。 本研究では、このようなボケを修復するためのデコ...
【工学】総合工学：有限要素法 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏「複雑系の数値解析と最適制御の研究」(10440025)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】河原田 秀夫 千葉大学, 工学部, 教授 (90010793)
【キーワード】複雑系 / 数値解析 / 生態系 / 多相流 / 自由境界問題 (他19件)
【概要】複雑系を研究対象とする本研究の成果は、以下の4つに大別される。 (1)沿岸油濁の生態系に及ぼす影響。(2)大域最適化問題に対するハイブリッドアルゴリズムの開発とその応用。(3)(1)で提案された数理モデルから派生した数学的諸問題に対する、理論的・数値的研究及び数理モデルを記述する、偏微分方程式系の解法アルゴリズムの提案。(4)上記(1)(2)(3)の研究を強力に推進するにあたり、基盤となった国際会...
❏高速炉における自然循環パラレルシミュレータの開発(06780402)
【研究テーマ】エネルギー学一般・原子力学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1994
【研究代表者】奥田 洋司 東京大学, 工学部, 助教授 (90224154)
【キーワード】超並列計算 / 非圧縮性流れ / 有限要素法 / ニューラルネットワーク
【概要】有限要素法は非構造格子をもちいて形状近似が容易であり、高速炉内の流動解析のソルバとしては非常に有力である。また、近年超並列計算機の発達がめざましい。これらの背景として本研究では、 (1)Element-by-elementな解法に基づく行列非記憶型の有限要素法解析コードを開発し、大規模な問題の取り扱いを可能とした。この解法は、ベクトル長が短いため従来型のスーパーコンピュータには向かないが、分散メモ...
【工学】総合工学：可視化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ネットコミュニティを利用したグループワーク作業支援システムの構築(19K12257)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2022-03-31
【研究代表者】篠沢 佳久 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (80317304)
【キーワード】ネットコミュニティ / 可視化 / ニューラルネットワーク / e-learning / コミュニケーションツール (他10件)
【概要】近年，多くの大学においてグループワークを伴う演習系授業が重要視され，情報リテラシ教育に代表される導入教育を対象に，さかんに行なわれるようになってきている．本研究では，グループワークが主体となる情報リテラシ教育を対象に，教員の対応が困難な授業時間外のグループワーク作業を補佐するシステムを構築することを目的とする．本研究においては，ネットコミュニティ（電子掲示板，チャット）上での発言を対象として，学生...
❏高性能マイクロ二相流熱交換器の最適設計に関する研究(13305015)
【研究テーマ】熱工学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2001 - 2003
【研究代表者】笠木 伸英 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (80107531)
【キーワード】強制対流沸騰 / 極細管 / 過熱現象 / マイクロチャネル / マイクロマシン技術 (他14件)
【概要】本研究では,極めて細い裸管を用いた管群など,比較的単純な構造からなる熱交換器コアを想定した最適設計ツールを開発し,また,それを用いた最適計算によって,より高性能な熱交換器の開発を試みることを目標としている.本年度は,第2年度として,以下の研究を進めた. 1)細管群単相流熱交換器の性能評価 前年度までに試作した計算機サーバー用熱交換器プロトタイプについて放熱実験を行って,モデル計算の結果と比較した....
【総合生物】生体医工学・生体材料学：脳型情報処理 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ブレインモルフィックコンピューティングハードウェア基盤の構築(20H00596)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2020-04-01 - 2025-03-31
【研究代表者】堀尾 喜彦 東北大学, 電気通信研究所, 教授 (60199544)
【キーワード】ブレインモルフィック / 脳型計算 / 脳型ハードウェア / ニューラルネットワーク / 複雑ダイナミクス (他13件)
【概要】１．脳型デバイス・回路基盤の構築：スピントロニクス人工ニューロン・シナプスの材料・素子研究を行うとともに、その数理モデルを検討した。材料・素子研究については、３端子MTJ素子の基礎検討を行い、低消費電力化の知見を得た。数理モデルについては、リーク付き積分特性やスパイクタイミング依存可塑性の実験結果を概ね再現した。また、ニューロン素子に発火機構を付加するため、自励発振機能を有する共鳴トンネルダイオー...
❏デジタル回路による新しいシリコンニューラルネットワーク(21650069)
【研究テーマ】生体生命情報学
【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】河野 崇 東京大学, 生産技術研究所, 准教授 (90447350)
【キーワード】脳型情報処理 / シリコンニューロン / ニューラルネットワーク
【概要】神経細胞やシナプスのダイナミックな挙動を電子回路で再現したものをシリコンニューロン、シリコンシナプスと呼ぶ。本研究課題の目的は、デジタル演算回路を用い、シリコンニューロンとシリコンシナプスを組み合わせたシリコン神経ネットワークを構築し、脳神経系のリアルタイムシミュレータや、神経形態学的システムへの応用を図ることであった。本年度は、初年度に設計した小規模シリコン神経ネットワークを基に、大規模なシリコ...
【総合生物】神経科学：神経回路網 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【農学】森林圏科学：共生 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
❏モデル内部形成型自律システム(10650434)
【研究テーマ】制御工学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1998 - 1999
【研究代表者】村田 純一 九州大学, 大学院・システム情報科学研究科, 助教授 (60190914)
【キーワード】学習 / 最適化 / カオス / 共生 / ゲート付きニューラルネットワーク (他17件)
【概要】本研究課題である「モデル内部形成型自律システム」の構築には,多様な試行に基づいて学習を行う手段,学習結果の中から未学習の状況にも適用可能な一般性の高いものを抽出して表現する手段,階層的な構造をもつ制御機構とその適切な切替え機構が必要である.これらを実現するために,以下の事項について研究を行った. 多様な試行に基づいた学習を実現する手段として,非決定論的な試行を生み出すことが可能なカオス的な挙動の生...
【医歯薬学】内科系臨床医学：人工ニューラルネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏機械学習と物性理論の分野融合的アプローチによる強相関第一原理計算(20K14423)
【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】野村 悠祐 国立研究開発法人理化学研究所, 創発物性科学研究センター, 研究員 (20793756)
【キーワード】機械学習 / 人工ニューラルネットワーク / 強相関電子系 / 手法開発 / 量子多体系 (他11件)
【概要】本研究の目的の一つは、人工ニューラルネットワーク/機械学習と量子多体論を融合した強力かつ汎用的な強相関数値計算手法を開発することである。その新たな手法と密度汎関数理論などの第一原理計算を組みあわせて、実存する強相関電子系へ適用を行い、高精度な定量計算の実現を目指す。そのため、研究の柱は新たな手法開発である。同時に新手法の精度検証も重要な課題になってくる。 今年度は有限温度計算を可能にする新たな人...
❏ニューラルネットワークを用いた散乱線補正法の心筋、脳SPECT検査への応用(15591302)
【研究テーマ】放射線科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】橋本 順 慶應義塾大学, 医学部, 講師 (20228414)
【キーワード】SPECT / 散乱補正 / 吸収補正 / 脳SPFCT / 心筋SPECT (他13件)
【概要】われわれは人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた新しい散乱線補正法を開発し、Tc-99mとI-123の2核種同時収集においてこの方法を使用し、Tc-99mとI-123のプライマリ光子を正確に決定することを今回の研究において試みた。研究開始当初は10個の入力層を有するANNの使用を試み、SPECT定量値の誤差も概ね4%程度以内に収まり、従来法に比較して大幅な定量性の精度の改善が得られた。 しか...
【医歯薬学】外科系臨床医学：神経ネットワーク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏母子間相互作用における2個体脳活動同時計測とその力学系シミュレーションモデル(15300086)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】池上 高志 (2004-2005) 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (10211715)
【キーワード】認知発達 / EEG / 神経ネットワーク / 母子間相互作用 / NIRS (他18件)
【概要】研究開始当初に掲げた2つの狙い (1)従来行われてきた(母子間)相互作用の実証的研究をより客観的な方法で検証発展させること、 (2)2個体間の相互作用に関する新たな理論的視点をあたえること、 に対応させて研究成果の概要を述べる。(1)の狙いに対しては、2者間相互作用の途中で時間遅延を容易に挿入可能なダブルTV環境を構築し、これを用いて相互作用場面に時間遅延が挿入された場合(Delay条件)を遅延の...
❏大域的多次元最適化問題の新しい解法とその応用に関する研究(08455175)
【研究テーマ】情報通信工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1996
【研究代表者】坂庭 好一 東京工業大学, 工学部, 教授 (30114870)
【キーワード】大域的最適化 / 多次元リプシッツ関数 / 多次元有限被覆判定 / ニューラルネットワーク / 高速学習法 (他8件)
【概要】本研究では多次元のリプシッツ関数の最適化(最小化)問題に関して,新しい解法を与え,その具体的応用例の一つとしてニューラルネットワークの学習問題への適用を検討している.即ち,従来困難として解決されていなかった「多次元有限被覆問題:与えられた一つの多次元球が別に与えられた他の有限個の多次元球によって被覆されるか否かを判定し,被覆されない場合には被覆されていない領域の一点を与える」を解決し,多次元リプシ...
【医歯薬学】社会医学：非線形力学系 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏非カオス的なストレンジアトラクターを活用したレザバー計算機の理論と実装(16KT0019)
【研究テーマ】連携探索型数理科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2016-07-19 - 2020-03-31
【研究代表者】青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
【キーワード】レザバー計算 / カオス / 非線形力学系 / レザバー計算機 / ニューラルネットワーク (他12件)
【概要】本研究では、大自由度非線形力学系を計算資源として活用するため、適切な指導原理に基づいてより良いレザバー計算機を構築すること、また，逆に力学系自体を計算資源という新たな側面で特徴付け、力学系の基礎的研究に新たな指標を提供することを目的としている。最初に、非カオス的なストレンジアトラクターを示す力学系をレザバーとして活用する可能性を検討し，適切なタスクの設定なども含めての研究を行った。最終的に、力学系...
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏流体計算機を実装する：新規情報処理技術の創出(15K16076)
【研究テーマ】感性情報学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】中嶋 浩平 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任准教授 (10740251)
【キーワード】レザバー計算 / リカレントニューラルネットワーク / 非線形力学系 / ファラデー波 / レザバーコンピューティング (他10件)
【概要】容器に入った液体に縦方向の加振を施すとファラデー波と呼ばれる水面波が生成される。この波のダイナミクスは、カオスを含むきわめて多様な時空間パターンを示すことが知られている。本研究テーマでは、このファラデー波を計算資源として活用することを考える。具体的には、レザバー計算と呼ばれる大自由度力学系を活用した新規情報処理技術に着目し、ファラデー波の時空間パターンに一部計算を実装させるシステム（流体計算機）を...
【医歯薬学】社会医学：コンピュータ・シミュレーション ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏エキスパート的意思決定過程のフィードバック型ニューラルネットワークモデルの設計(15300270)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
【キーワード】意思決定 / ニューラルネットワーク / フィードバック / 心理学実験 / コンピュータシミュレーション (他6件)
【概要】15年度は主に以下のような研究を行った。 (1)まず従来型の意思決定のニューラルネットワークモデルについて、前述の協和モデルを含め、並列制約充足モデル、リスクティキングモデル等すべてにわたって、十分な検討を行う。そのためには、文献による検索だけではなく、海外を含めた各研究者との直接の情報交換を行った。 (2)(1)での検討をふまえて、基礎となるフィードフォワード型のニューラルネットワークをコンピュ...
❏カオスニューラルネットワークを用いた洞察的問題解決システムの設計(13480043)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2001 - 2002
【研究代表者】中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
【キーワード】洞察的問題解決 / カオスニューラルネットワーク / コンピュータシミュレーション / 評価関数 / 心理学実験 (他9件)
【概要】13年度は主に以下のような研究を行った. (1)従来型のニューラルネットワークについて、カオスシステムを含め、教師付、教師なし、あるいはハイオーダー等すべてにわたって、十分な検討を行った.そのためには、文献による検索だけではなく、海外を含めた各研究者との直接の情報交換を行った。 (2)(1)での検討をふまえて、基礎となる問題解決過程のニューラルネットワークをコンピュータ上に構成し、シミュレーション...
【医歯薬学】社会医学：近赤外線スペクトロスコピー(NIRS) ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏モビルスーツ型全身生活動作支援ロボットの製作と移動式ニューロリハビリ法の効果検証(22760117)
【研究テーマ】設計工学・機械機能要素・トライボロジー
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2010 - 2011
【研究代表者】田中 英一郎 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (10369952)
【キーワード】歩行補助機 / 作業補助機 / 全身動作補助機 / 筋活動 / 脳活動 (他18件)
【概要】上肢および下肢を補助可能な全身動作補助機開発した.本装置は歩行やADLを補助可能とする.本装置を用いた歩行時の脳活動を計測し,ニューロリハビリテーションの効果を検討した.その結果,トレッドミル上では装置に慣れてくると脳活動が低下するため,腕振りが重要であり,トレッドミル上よりも移動しながら訓練をすると脳活動が活性化することを確認した. ...
❏母子間相互作用における2個体脳活動同時計測とその力学系シミュレーションモデル(15300086)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】池上 高志 (2004-2005) 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (10211715)
【キーワード】認知発達 / EEG / 神経ネットワーク / 母子間相互作用 / NIRS (他18件)
【概要】研究開始当初に掲げた2つの狙い (1)従来行われてきた(母子間)相互作用の実証的研究をより客観的な方法で検証発展させること、 (2)2個体間の相互作用に関する新たな理論的視点をあたえること、 に対応させて研究成果の概要を述べる。(1)の狙いに対しては、2者間相互作用の途中で時間遅延を容易に挿入可能なダブルTV環境を構築し、これを用いて相互作用場面に時間遅延が挿入された場合(Delay条件)を遅延の...
【医歯薬学】薬学：自己組織化 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏アナログ値記憶ニューラルネットワーク連想メモリの研究(08750485)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】奨励研究(A)
【研究期間】1996
【研究代表者】萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 助教授 (80198655)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 自己組織化 / 連想メモリ
【概要】本研究の目的は、アナログ信号を扱えるニューラルネットワーク連想メモリを構築することである。本研究では、情報を分散表現し、記憶することのできる2層構造の新しい複数勝者自己組織化ニューラルネトワークモデルを考案した。従来の自己組織化ニューラルネットワークでは情報を局所表現するものがほとんどであり、多くの問題点を有していた。提案ニューラルネットワークモデルでは新しいダイナミクスの導入などにより、情報表現...
❏ペトリネット脳モデル型制御システムの構成に関する研究(06452256)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 工学部, 教授 (70253474)
【キーワード】ペトリネットワーク / 脳科学 / 制御システム / 学習 / 自己組織化 (他16件)
【概要】大規模複雑システムの制御は、適切なタイミングに適切な判断・指令を行う必要があるという点で脳機能と同じである。この視点に立ち、脳科学の最新の知見を活用した、従来よりより人間の判断機能に近い能力を持つ制御技術の確立を目標に研究を推進した。脳は各種機能が分散配置された機能局在構成である。そこで、まずはじめに、脳の機能局在を手本とし、制御に不可欠な学習機構を導入した大規模複雑システムの制御のための基本モデ...
❏システムのモデル化・モデル化誤差・制御とその相互関係に関する研究(05650406)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】一般研究(C)
【研究期間】1993 - 1994
【研究代表者】大林 正直 (1994) 九州大学, 工学部, 助手 (60213849)
【キーワード】学習ペトリネットワーク / ニューラルネットワーク / 自己組織化 / モデル化 / モデル化誤差 (他11件)
【概要】[非線形システムの自己組織的モデル化] ニューラルネットワークを用いた機能局在型ネットワークによる自己組織化的モデル化の提案,ニューラルネットワークの学習機能に倣った学習ペトリネットワークによる自己組織化的モデル化の提案を行い,非線形システムの同定において両者とも通常のニューラルネットワークより良い結果が得られた.また、非線形ダイナミックスを線形近似モデルで推定し,非線形性による誤差をニューラルネ...
【医歯薬学】薬学：脳 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏時空間的脳神経活動パターンの翻訳手法の開発とそれを用いた脳神経系の帰納的研究(16686014)
【研究テーマ】知能機械学・機械システム
【研究種目】若手研究(A)
【研究期間】2004 - 2006
【研究代表者】高橋 宏知 東京大学, 先端化学技術研究センター, 講師 (90361518)
【キーワード】脳 / 神経 / ブレイン・コンピュータ・インターフェース / 聴覚 / ニューラルネットワーク (他13件)
【概要】本研究の目的は,第一に,大脳皮質の時空間的な神経活動に含まれる情報を翻訳する手法を開発することである.すなわち,多点計測した神経信号から,既知の情報を抽出できるシステム伝達関数の推定手法を提供する.第二に,このような神経活動の翻訳が,脳神経系をダイナミックなシステムとして捉える研究手法として有効であることを実証する. 時空間的な神経活動から神経情報処理機構を考察するために,ニューラルネットワークを...
❏ニューラルネットワークを用いた散乱線補正法の心筋、脳SPECT検査への応用(15591302)
【研究テーマ】放射線科学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】橋本 順 慶應義塾大学, 医学部, 講師 (20228414)
【キーワード】SPECT / 散乱補正 / 吸収補正 / 脳SPFCT / 心筋SPECT (他13件)
【概要】われわれは人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いた新しい散乱線補正法を開発し、Tc-99mとI-123の2核種同時収集においてこの方法を使用し、Tc-99mとI-123のプライマリ光子を正確に決定することを今回の研究において試みた。研究開始当初は10個の入力層を有するANNの使用を試み、SPECT定量値の誤差も概ね4%程度以内に収まり、従来法に比較して大幅な定量性の精度の改善が得られた。 しか...
❏ペトリネット脳モデル型制御システムの構成に関する研究(06452256)
【研究テーマ】計測・制御工学
【研究種目】一般研究(B)
【研究期間】1994 - 1995
【研究代表者】平澤 宏太郎 九州大学, 工学部, 教授 (70253474)
【キーワード】ペトリネットワーク / 脳科学 / 制御システム / 学習 / 自己組織化 (他16件)
【概要】大規模複雑システムの制御は、適切なタイミングに適切な判断・指令を行う必要があるという点で脳機能と同じである。この視点に立ち、脳科学の最新の知見を活用した、従来よりより人間の判断機能に近い能力を持つ制御技術の確立を目標に研究を推進した。脳は各種機能が分散配置された機能局在構成である。そこで、まずはじめに、脳の機能局在を手本とし、制御に不可欠な学習機構を導入した大規模複雑システムの制御のための基本モデ...
【医歯薬学】薬学：神経科学 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏ディープラーニングのホワイトボックス化に関する研究(18H04106)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2018-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】岡田 真人 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 教授 (90233345)
【キーワード】ディープラーニング / 情報統計力学 / 統計神経力学 / データ駆動科学 / 神経科学 (他15件)
【概要】本研究ではTE野の時間特性をもつ視覚系全体のモデルを構築するために、初期視覚野のモデルとして深層ニューラルネットワークであるXception netを、TE野のモデルとしてHopfield modelを用いた。画像にノイズを加えたものを提案モデルに入力すると時間経過の中で異なるカテゴリーを出力した。この結果はHopfield modelのようなリカレントネットワークが階層的カテゴリー分類に重要であ...
❏非カオス的なストレンジアトラクターを活用したレザバー計算機の理論と実装(16KT0019)
【研究テーマ】連携探索型数理科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2016-07-19 - 2020-03-31
【研究代表者】青柳 富誌生 京都大学, 情報学研究科, 教授 (90252486)
【キーワード】レザバー計算 / カオス / 非線形力学系 / レザバー計算機 / ニューラルネットワーク (他12件)
【概要】本研究では、大自由度非線形力学系を計算資源として活用するため、適切な指導原理に基づいてより良いレザバー計算機を構築すること、また，逆に力学系自体を計算資源という新たな側面で特徴付け、力学系の基礎的研究に新たな指標を提供することを目的としている。最初に、非カオス的なストレンジアトラクターを示す力学系をレザバーとして活用する可能性を検討し，適切なタスクの設定なども含めての研究を行った。最終的に、力学系...
❏母子間相互作用における2個体脳活動同時計測とその力学系シミュレーションモデル(15300086)
【研究テーマ】認知科学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2005
【研究代表者】池上 高志 (2004-2005) 東京大学, 大学院・総合文化研究科, 助教授 (10211715)
【キーワード】認知発達 / EEG / 神経ネットワーク / 母子間相互作用 / NIRS (他18件)
【概要】研究開始当初に掲げた2つの狙い (1)従来行われてきた(母子間)相互作用の実証的研究をより客観的な方法で検証発展させること、 (2)2個体間の相互作用に関する新たな理論的視点をあたえること、 に対応させて研究成果の概要を述べる。(1)の狙いに対しては、2者間相互作用の途中で時間遅延を容易に挿入可能なダブルTV環境を構築し、これを用いて相互作用場面に時間遅延が挿入された場合(Delay条件)を遅延の...
【医歯薬学】看護学：イメージンク ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏電磁波・光波の偏波情報を扱う四元数ニューラルネットワーク理論の構築と工学的体系化(15H02756)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70199115)
【キーワード】ニューラルネットワーク / 四元数 / 電波伝搬 / イメージング / 電波散乱 (他8件)
【概要】まず、電磁波や光波の偏波状態情報を適応的に扱うことに適した、四元数によって構築されるニューラルネットワークの枠組みを構築することに成功した。そして人工衛星に搭載された偏波合成開口レーダが地球を観測するときに得られる地表散乱の偏波情報を教師あり（または教師なし）学習して、地表の植生や街区などを区分する方法を提案し、それが高い区分性能を持つことを実証した。その際、四元数オートエンコーダ（自己符号化器）...
❏複素ニューラルネットワークによる柔軟なミリ波セキュリティ・イメージングの基礎研究(21300089)
【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(B)
【研究期間】2009 - 2011
【研究代表者】廣瀬 明 東京大学, 大学院・工学系研究科, 教授 (70199115)
【キーワード】ミリ波セキュリティ・イメージング / ニューラルネットワーク / 複素自己組織化マップ / アレイ・アンテナ / ミリ波 (他14件)
【概要】本研究によって、次の成果を得た。(1)複数の複素自己組織化マップ間で相互情報量を観測し、それによって自己組織化ダイナミクスを変調することにより、空間テクスチャと周波数テクスチャという異質な情報を有機的に統合できることを明らかにした。われわれは、この相互情報量(mutual information)に基づくCSOM処理方式をμCSOM(ミューCSOM)と名づけた。(2)実時間情報取得のため8直線テー...
【医歯薬学】看護学：数理モデル ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏レザバーコンピューティングシステムの数理的解析と最適設計(16K00326)
【研究テーマ】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】2016-04-01 - 2019-03-31
【研究代表者】田中 剛平 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任准教授 (90444075)
【キーワード】レザバーコンピューティング / 数理解析 / 非線形システム / 省エネルギー / 力学系 (他22件)
【概要】レザバーコンピューティングは、高速学習を可能とする機械学習の枠組みの一つである。本研究では、レザバーコンピューティングの数理的解析とレザバーの最適設計を行い、従来の問題点を解決するとともに、新たなモデルを提案して学習の高速化や計算性能向上を実現した。また、物理的レザバーの可能性を広く探究して数理モデリングを行い、その基本特性や基礎的タスクにおける計算性能を明らかにした。 ...
❏大脳皮質の持続的神経活動における異なる種類の抑制性神経細胞の機能分担に関する研究(19700310)
【研究テーマ】神経科学一般
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2007 - 2008
【研究代表者】森田 賢治 独立行政法人理化学研究所, 甘利研究ユニット, 基礎科学特別研究員 (60446531)
【キーワード】大脳皮質 / 短期記憶 / 持続的活動 / 抑制性神経細胞 / 樹状突起 (他16件)
【概要】短期記憶・作業記憶の神経基盤と考えられる大脳皮質の持続的神経活動の神経回路メカニズム、特に抑制性細胞の多様性や樹状突起の空間的非一様性等の効果を数理モデルを用いて研究した。そして、興奮性錐体細胞の樹状突起分枝に投射する抑制性細胞の作用、及びそれに伴う樹状突起分枝上の非線形な入力加算が、記憶対象と関係の無い非特異的な入力を受けた場合に不適切な応答が起こらないことを保証する働きをしている可能性などを示...
❏「複雑系の数値解析と最適制御の研究」(10440025)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】1998 - 2000
【研究代表者】河原田 秀夫 千葉大学, 工学部, 教授 (90010793)
【キーワード】複雑系 / 数値解析 / 生態系 / 多相流 / 自由境界問題 (他19件)
【概要】複雑系を研究対象とする本研究の成果は、以下の4つに大別される。 (1)沿岸油濁の生態系に及ぼす影響。(2)大域最適化問題に対するハイブリッドアルゴリズムの開発とその応用。(3)(1)で提案された数理モデルから派生した数学的諸問題に対する、理論的・数値的研究及び数理モデルを記述する、偏微分方程式系の解法アルゴリズムの提案。(4)上記(1)(2)(3)の研究を強力に推進するにあたり、基盤となった国際会...
【医歯薬学】看護学：リハビリテーション ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏消化管知覚過敏を軽減させるニューラルフィードバック練習装置の開発(19K11368)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2019-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】小川 豊太 (濱口豊太) 埼玉県立大学, 保健医療福祉学部, 教授 (80296186)
【キーワード】過敏性腸症候群 / バイオフィードバック / 脳波 / 脳腸相関 / リハビリテーション (他8件)
【概要】本研究は、過敏性腸症候群（IBS）に見られる脳腸相関の異常に着目し、安静時脳波を指標として脳波フィードバック練習装置を開発することを目的としている。成人のIBSには、腹痛に関連した脳活動パターンなど、特定の腹部症状が脳波上に示されることがある。デコードされたニューロフィードバック（DecNef）は、症状のある人が症状のない人と比較して脳の活動パターンを自己制御できるようにするバイオフィードバック練...
❏モビルスーツ型全身生活動作支援ロボットの製作と移動式ニューロリハビリ法の効果検証(22760117)
【研究テーマ】設計工学・機械機能要素・トライボロジー
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2010 - 2011
【研究代表者】田中 英一郎 芝浦工業大学, システム理工学部, 准教授 (10369952)
【キーワード】歩行補助機 / 作業補助機 / 全身動作補助機 / 筋活動 / 脳活動 (他18件)
【概要】上肢および下肢を補助可能な全身動作補助機開発した.本装置は歩行やADLを補助可能とする.本装置を用いた歩行時の脳活動を計測し,ニューロリハビリテーションの効果を検討した.その結果,トレッドミル上では装置に慣れてくると脳活動が低下するため,腕振りが重要であり,トレッドミル上よりも移動しながら訓練をすると脳活動が活性化することを確認した. ...
【医歯薬学】看護学：学習 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏深層学習を用いた動画からの物体の検出と分類(16K16083)
【研究テーマ】知覚情報処理
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2016-04-01 - 2018-03-31
【研究代表者】川上 玲 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任講師 (90591305)
【キーワード】動き / 学習 / 深層 / 鳥 / 風力発電 (他15件)
【概要】本事業では，動画において，動きでしか種類が分からないほど小さく写る物体の検出と分類に取り組んだ．野鳥の広域監視を出口として，風車周辺の海ワシ類を対象に4Kの解像度の動画収集を行い768GBの動画に対し鳥の軌跡や背景の部分のラベル付が完了した．検出・分類の手法として，最終的に深層特徴の相関フィルタを用いた追跡と畳込LSTMによる動きの学習により，物体を追跡しながら動きパターンにより鳥か否かを識別する...
❏遺伝的ネットワークプログラミングの学習と進化およびその応用に関する研究(17360186)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2005 - 2007
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】進化論的計算手法 / 遺伝的アルゴリズム / 遺伝的プログラミング / データマイニング / 相関ルール (他12件)
【概要】自然や生物に学ぶ問題解決法である遺伝的アルゴリズム(GA)は、は自然界のシステムの適応過程を説明するモデルとして提唱されてきた。また、知識表現、プログラム、概念木などを扱う遺伝的プログラミング(GP)が開発されている。これらのいわゆる進化論的計算手法は工学的最適化のための手法として現在アルゴリズムの開発と応用への展開が盛んに進められている。しかし、従来の進化論的計算手法は、遺伝子をストリングあるい...
❏相互作用する複数の個から構成される知的システムの学習と進化に関する研究(14350212)
【研究テーマ】システム工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2002 - 2004
【研究代表者】平澤 宏太郎 早稲田大学, 大学院・情報生産システム研究科, 教授 (70253474)
【キーワード】学習 / 進化 / 共生 / 強化学習 / 遺伝的アルゴリズム (他15件)
【概要】本研究では、知的システムの構築に必要な、知的工一ジェントの構築、エージェント問の相互作用の構築、マルチエージェントシステムの学習と進化をテーマに研究を推進してきた。 1.知的工一ジェントの構築:有向グラフ構造でプログラムを構成する遺伝的ネットワークプログラミング(GNP)を開発し、エージェントの行動生成における性能評価を行ったところ、従来手法と比べて良い性能を示すことが明らかになった。 2.エージ...
【医歯薬学】看護学：意思決定 ／ニューラルネットワークを含む研究件
❏自動運転の安全性に向けた車両力学のドメイン制御(21F21362)
【研究テーマ】
【研究種目】特別研究員奨励費
【研究期間】2021-11-18 - 2023-03-31
【研究代表者】中野 公彦 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90325241)
【キーワード】dynamics / control / automated vehicle / neural networks / decision making
【概要】This project aims to investigate chassis dynamics domain control for automated vehicles (AVs). A decision-making module provides proper driving commands for chassis actuators to track, so the first st...
❏エキスパート的意思決定過程のフィードバック型ニューラルネットワークモデルの設計(15300270)
【研究テーマ】教育工学
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2003 - 2004
【研究代表者】中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
【キーワード】意思決定 / ニューラルネットワーク / フィードバック / 心理学実験 / コンピュータシミュレーション (他6件)
【概要】15年度は主に以下のような研究を行った。 (1)まず従来型の意思決定のニューラルネットワークモデルについて、前述の協和モデルを含め、並列制約充足モデル、リスクティキングモデル等すべてにわたって、十分な検討を行う。そのためには、文献による検索だけではなく、海外を含めた各研究者との直接の情報交換を行った。 (2)(1)での検討をふまえて、基礎となるフィードフォワード型のニューラルネットワークをコンピュ...
❏主観確率の表現が意思決定に及ぼす影響のモデル化(14510093)
【研究テーマ】実験系心理学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2002 - 2003
【研究代表者】山岸 侯彦 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 助教授 (70286136)
【キーワード】確率判断 / 意思決定 / ニューラルネットワーク / 意志決定 / 主観確率 (他9件)
【概要】本研究は、主観的な不確実性、すなわち主観確率を表現する方法によって意思決定がどのような影響を受けるかを明らかにし、さらにそうした意思決定過程をモデル化することを目標とした。 先行研究では、主観確率を言語で表現する際、言語が持つ性質としての「方向性」が選択行動に影響を及ぼすことが示唆されていた。方向性とは、ある不確実事象が実現する可能性を「ほぼ確実である」と述べるように、コミュニケーションの焦点を実...
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