かけんひじっせきほーこく(へーせーじゅーいちねんど)

Last modified: Sun Apr 2 16:17:37 JST 2000

平成11年度12年度13年度

けんきゅーしゅもくめい

特別研究員奨励費

けんきゅーきかん

平成11年度〜平成13年度

けんきゅーかだいめい

ニューラルネットワークの学習によるデータ表現の自己組織とその応用

けんきゅーだいひょおしゃ

高橋隆史 筑波大学電子・情報工学系 特別研究員(PD)

けんきゅーじっせきのがいよお

本研究課題の主な目的は、多層パーセプトロンの誤差逆伝搬学習において

の二点である。この目的に沿って、平成11年度は特に「恒等写像学習」を対象 として研究を行う計画を立てた。恒等写像学習とは、入力データ自身を出力の 教師信号とする誤差逆伝搬学習のことであり、多次元のデータを次元圧縮して 少数の特徴パラメータを抽出するために用いられる方法である。この計画に基 づいて実施した研究の実績は以下の通りである。
  1. 重畳エネルギー関数を用いた恒等写像学習による非線形次元圧縮と次元 数選択

    筆者は、これまでの研究で既に、中間層素子の出力を寄与順に構造化すること のできる「重畳エネルギー関数」を提案してきた。これに基づき、平成 11年度は、非線形パーセプトロンで恒等写像学習を行う際に重要な中間 層の次元数(素子数)選択の問題を検討した。その結果、重畳エネルギー関数を 用いた学習の後に統計的基準を適用することによって、データの背後に 潜む本質的な次元数を推定できることを明らかにした(研究発表[1,2,3])。

  2. 多層パーセプトロンの学習による特徴抽出の応用

    以下の二つの応用を検討した。


よさんしよーじょーきょー

予算支出内訳
設備備品費 490,000 約550,000 ノートPC、DVDドライブ等
消耗品費 210,000 約240,000 拡張メモリ、ビデオキャプチャカード等
国内旅費 150,000 約200,000 沖縄、札幌
外国旅費 250,000 約160,000 ハワイ
謝金 0 0
その他 100,000 約50,000 学会参加費等
1,200,000 1,200,000

けんきゅーせいかりすと

  1. 「重畳エネルギー関数を用いた砂時計型MLPによる非線形主成分分析 ---統計的基準による中間層素子数の選択法について---」
  2. 「砂時計型多層パーセプトロンによる非線形次元圧縮と次元数選択」
  3. ``Nonlinear Dimensionality Reduction by Multi Layer Perceptron Using Superposed Energy''
  4. 「向きに依存しない顔画像認識のための向きに依存した複数の識別器の統合」
  5. 「恒等写像学習を用いたオプティカルフローからのカメラ回転情報の抽出」
  6. 「視覚障害者の列車乗り込み支援のためのヘッドマウントカメラからの動き推定」
  7. ``Reconstructing optical flow generated by camera rotation via autoassociative learning''