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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-01-26 15:15 隠れマルチダイナミカルシステムの学習理論とアルゴリズム ～ 高階位相写像による実現 ～ ○古川徹生・大久保貴之（九工大）  NC2011-107 |
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| 抄録 | （和） | われわれ人間は身体動作や音声などさまざまな時系列を学び，かつ生成することができる．このような学 習を本研究ではマルチダイナミカルシステム学習と呼ぶ．本研究の目的は，マルチダイナミカルシステムの学習理論 を明らかにし，かつそのアルゴリズムを開発することである．本研究では三つの目標を設定して取り組んできた．第 一の目標は，マルチダイナミカルシステム学習とはいったいどのような学習課題なのか，その枠組みを明確に定義す ることである．第二の目標は，その学習課題を達成するためにどのような能力を持つアルゴリズムが必要なのかを明 確化することである．そして第三の目標として，そのアルゴリズムを開発し，マルチダイナミカルシステム学習を可 能にすることである．第一点について，われわれは隠れ状態変数空間を持つ動的システム集合のシステム空間推定問 題として帰着することができた．第二点について，本学習課題には非線形積多様体学習が必要であること，すなわち 非線形テンソル分解のアルゴリズムが必要であることを見出した．そして第三点については，位相保存写像（本稿で は自己組織化マップ）を高階化することで簡単な状況ならば解けることを示した． |
| （英） | The purpose of this paper is to establish the learning theory of multiple dynamical systems, as well as to develop the algorithm. To achieve this, we have been studied with setting three agendas. The first agenda is to establish the theoretical definition of the task. The second agenda is to make clear what kind of algorithm is required to solve the task. And the third one is to develop such an algorithm. With respect to the first point, we have found a definion that the multi-dynamical system learning is the estimation task of a system space which consists of a group of dynamical systems with latent state variables. By applying this definition, the algorithm should have the ability of estimating a nonlinear product manifold from observed datasets. Thus the nonlinear tensor decomposition is required. Finally, we have developed an algorithm of the multi-dynamical system learning by making a product space generated by a set of self-organizing maps. |
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| キーワード | （和） | 隠れダイナミクス / マルチシステム学習 / 積多様体 / テンソル / 位相保存写像 / 自己組織化マップ / 転移学習 / |
| （英） | latent dynamics / multi-system learning / product manifold / tensor / topographic mapping / self-organizing map / transfer learning / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 111, no. 419, NC2011-107, pp. 59-64, 2012年1月. | |
| 資料番号 | NC2011-107 | |
| 発行日 | 2012-01-19 (NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NC2011-107 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
| 開催期間 | 2012-01-26 - 2012-01-27 |
| 開催地（和） | 公立はこだて未来大学 |
| 開催地（英） | Future University Hakodate |
| テーマ（和） | 一般、複雑系とニューロコンピューティング |
| テーマ（英） | General, Complex Systems and Neurocomputing |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NC |
| 会議コード | 2012-01-NC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 隠れマルチダイナミカルシステムの学習理論とアルゴリズム |
| サブタイトル（和） | 高階位相写像による実現 |
| タイトル（英） | The learning theory and algorithm of latent multi-dynamical systems |
| サブタイトル（英） | Implementation by higher-order topographic mapping |
| キーワード(1)（和/英） | 隠れダイナミクス / latent dynamics |
| キーワード(2)（和/英） | マルチシステム学習 / multi-system learning |
| キーワード(3)（和/英） | 積多様体 / product manifold |
| キーワード(4)（和/英） | テンソル / tensor |
| キーワード(5)（和/英） | 位相保存写像 / topographic mapping |
| キーワード(6)（和/英） | 自己組織化マップ / self-organizing map |
| キーワード(7)（和/英） | 転移学習 / transfer learning |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古川 徹生 / Tetsuo Furukawa / フルカワ テツオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大久保 貴之 / Takashi Ohkubo / |
| 第2著者 所属（和/英） | 九州工業大学 (略称： 九工大) Kyushu Institute of Technology (略称： Kyutech) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-01-26 15:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NC |
| 資料番号 | NC2011-107 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | no.419 |
| ページ範囲 | pp.59-64 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-01-19 (NC) |
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