| 講演名 | 2015-05-15 高次元非線形写像の機械学習によって逆問題を解く 宮田 大輔(長崎大), 酒井 智弥(長崎大), |
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| 抄録(和) | 結果からその原因を推測することは逆問題と呼ばれる．原因から結果を算出する順問題の数値シミュレーションによって，想定される原因と結果の組を大量に生成することができる．本研究では，これを訓練データとして結果から原因への写像を機械学習する逆問題ソルバの構築法を提案する．原因や結果が高次元データで表されることに配慮して，圧縮センシングを利用した高次元非線形写像の効率的な学習アルゴリズムを我々は設計している．このアルゴリズムを紹介し，時間領域逆散乱問題に適用した実験例を示す． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | データ同化 / 圧縮センシング / ELM / 高効率ランダム射影 |
| キーワード(英) | Data assimilation / Compressed sensing / Extreme learning machine / Efficient random projection |
| 資料番号 | SIP2015-20,IE2015-20,PRMU2015-20,MI2015-20 |
| 発行日 | 2015-05-07 (SIP, IE, PRMU, MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU / MI / IE / SIP |
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| 開催期間 | 2015/5/14(から2日開催) |
| 開催地（和） | 三重大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 医用画像解析の数理基礎から臨床応用まで（技術テーマ：医用画像・一般，社会課題テーマ：医療・ヘルスケア） |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 鷲見 和彦(青学大) / 清水 昭伸(東京農工大) / 藤井 俊彰(名大) / 梶川 嘉延(関西大) |
| 委員長氏名（英） | Kazuhiko Sumi(Aoyama Gakuin Univ.) / Akinobu Shimizu(Tokyo Univ. of Agric. and Tech.) / Toshiaki Fujii(Nagoya Univ.) / Yoshinobu Kajikawa(Kansai Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 黄瀬 浩一(阪府大) / 仙田 修司(NEC) / 増谷 佳孝(広島市大) / 森 健策(名大) / 高村 誠之(NTT) / 浜本 隆之(東京理科大) / 宝珠山 治(NEC) / 中静 真(千葉工大) |
| 副委員長氏名（英） | Koichi Kise(Osaka Pref. Univ.) / Shuji Senda(NEC) / Yoshitaka Masutani(Hiroshima City Univ.) / Kensaku Mori(Nagoya Univ.) / Seishi Takamura(NTT) / Takayuki Hamamoto(Tokyo Univ. of Science) / Osamu Houshuyama(NEC) / Makoto Nakashizuka(Chiba Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 島田 敬士(九大) / 井尻 善久(オムロン) / 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大) / 市ヶ谷 敦郎(NHK) / 三功 浩嗣(KDDI研) / 西浦 敬信(立命館大) / 辻川 剛範(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Atsushi Shimada(Kyushu Univ.) / Yoshihisa Ijiri(Omron) / Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.) / Atsuro Ichigaya(NHK) / Hiroshi Sankoh(KDDI R&D Labs.) / Takanobu Nishiura(Ritsumeikan Univ.) / Masanori Tsujikawa(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 大山 航(三重大) / 安倍 満(デンソーアイティーラボラトリ) / 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) / 松尾 翔平(NTT) / 宮田 高道(千葉工大) / 宮田 高道(千葉工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Wataru Ohyama(Mie Univ.) / Mitsuru Anbai(DENSO IT Lab.) / Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidetaka Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) / Shohei Matsuo(NTT) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) / Takamichi Miyata(Chiba Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Pattern Recognition and Media Understanding / Technical Committee on Medical Imaging / Technical Committee on Image Engineering / Technical Committee on Signal Processing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 高次元非線形写像の機械学習によって逆問題を解く |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Solving inverse problem by learning high-dimensional nonlinear mapping |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データ同化 / Data assimilation |
| キーワード(2)（和/英） | 圧縮センシング / Compressed sensing |
| キーワード(3)（和/英） | ELM / Extreme learning machine |
| キーワード(4)（和/英） | 高効率ランダム射影 / Efficient random projection |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮田 大輔 / Daisuke Miyata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 長崎大学(略称：長崎大) Nagasaki University(略称：Nagasaki Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 酒井 智弥 / Tomoya Sakai |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 長崎大学(略称：長崎大) Nagasaki University(略称：Nagasaki Univ.) |
| 発表年月日 | 2015-05-15 |
| 資料番号 | SIP2015-20,IE2015-20,PRMU2015-20,MI2015-20 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | SIP-22,IE-23,PRMU-24,MI-25 |
| ページ範囲 | pp.105-109(SIP), pp.105-109(IE), pp.105-109(PRMU), pp.105-109(MI), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2015-05-07 (SIP, IE, PRMU, MI) |