| 講演名 | 2018-06-13 マルチフィデリティな評価関数を活用した能動的レベルセット推定 竹野 思温(名工大), 福岡 準史(名大), 塚田 祐貴(名大/JST), 小山 敏幸(名大), 志賀 元紀(岐阜大/JST/理研), 竹内 一郎(名工大/物質・材料研究機構/理研), 烏山 昌幸(名工大/物質・材料研究機構/JST), |
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| 抄録(和) | 未知の関数の入力空間に対して，関数値がある閾値より大きいか小さいかを分類する問題をレベルセット推定問題と呼ぶ．本論文では，レベルセットを推定したい真の関数に対して，観測コストが低い近似関数群を利用することができる場合を考える．真の関数とその近似関数群をマルチフィデリティガウス過程回帰によってモデル化し，分類に関して得られる情報量を指標とした能動的レベルセット推定手法を提案する．また，材料科学における計算モデルのパラメータ探索問題により，提案法の有効性を実証する． |
| 抄録(英) | Level set estimation is a problem to identify a level set of an unknown function, which is defined by whether the function values are larger or smaller than a certain threshold. In practice, low cost approximate functions to the true function are often available. In this paper, we model the unknown true function and their approximate functions by multi-fidelity Gaussian process regression, based on which we propose an entropy-based active level set estimation method for cost-effective exploration. We demonstrate efficiency of our approach based on a parameter exploration problem in material science. |
| キーワード(和) | ガウス過程 / マルチフィデリティ / レベルセット推定 |
| キーワード(英) | Gaussian Process / Multi-fidelity / Level Set Estimation |
| 資料番号 | IBISML2018-1 |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC / IBISML / IPSJ-BIO / IPSJ-MPS |
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| 開催期間 | 2018/6/13(から3日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄科学技術大学院大学 |
| 開催地（英） | Okinawa Institute of Science and Technology |
| テーマ（和） | 機械学習によるバイオデータマインニング、一般 |
| テーマ（英） | Machine Learning Approach to Biodata Mining, and General |
| 委員長氏名（和） | 平田 豊(中部大) / 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Yutaka Hirata(Chubu Univ.) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 庄野 逸(電通大) / 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Hayaru Shouno(UEC) / Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 吉川 大弘(名大) / 吉本 潤一郎(奈良先端大) / 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Tomohiro Yoshikawa(Nagoya Univ.) / Junichiro Yoshimoto(NAIST) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲垣 圭一郎(中部大) / 篠崎 隆志(NICT) / 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Keiichiro Inagaki(Chubu Univ.) / Takashi Shinozaki(NICT) / Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Neurocomputing / Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning / Special Interest Group on Bioinformatics and Genomics / Special Interest Group on Mathematical Modeling and Problem Solving |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | マルチフィデリティな評価関数を活用した能動的レベルセット推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Active Level Set Estimation with Multi-fidelity Evaluations |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ガウス過程 / Gaussian Process |
| キーワード(2)（和/英） | マルチフィデリティ / Multi-fidelity |
| キーワード(3)（和/英） | レベルセット推定 / Level Set Estimation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 竹野 思温 / Shion Takeno |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：Nitech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 福岡 準史 / Hitoshi Fukuoka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 塚田 祐貴 / Yuhki Tsukada |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋大学/科学技術振興機構(略称：名大/JST) Nagoya University/Japan Science and Technology Agency(略称：Nagoya Univ./JST) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 小山 敏幸 / Toshiyuki Koyama |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 名古屋大学(略称：名大) Nagoya University(略称：Nagoya Univ.) |
| 第 5 著者 氏名（和/英） | 志賀 元紀 / Motoki Shiga |
| 第 5 著者 所属（和/英） | 岐阜大学/科学技術振興機構/理化学研究所(略称：岐阜大/JST/理研) Gifu University/Japan Science and Technology Agency/Institute of Physical and Chemical Research(略称：Gifu Univ./JST/RIKEN) |
| 第 6 著者 氏名（和/英） | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi |
| 第 6 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/理化学研究所(略称：名工大/物質・材料研究機構/理研) Nagoya Institute of Technology National Institute for Material Science/Institute of Physical and Chemical Research(略称：NITech/NIMS/RIKEN) |
| 第 7 著者 氏名（和/英） | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama |
| 第 7 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/科学技術振興機構(略称：名工大/物質・材料研究機構/JST) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Material Science/Japan Science and Technology Agency(略称：NITech/NIMS/JST) |
| 発表年月日 | 2018-06-13 |
| 資料番号 | IBISML2018-1 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | IBISML-81 |
| ページ範囲 | pp.1-8(IBISML), |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2018-06-06 (IBISML) |