| 講演名 | 2012-01-26 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 : 高階位相保存写像による実現(一般,複雑系とニューロコンピューティング) 古川 徹生, 大久保 貴之, |
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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. |
| 抄録(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. |
| 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 |
| キーワード(英) | latent dyanmics / multi-system learning / product manifold / tensor / topographic mapping / self-organizing map / transfer learning |
| 資料番号 | NC2011-107 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2012/1/19(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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 : 高階位相保存写像による実現(一般,複雑系とニューロコンピューティング) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | The learning theory and algorithm of latent multi-dynamical systems : Implementation by higher-order topographic mapping |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 隠れダイナミクス / latent dyanmics |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 古川 徹生 / Tetsuo FURUKAWA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院脳情報工学専攻 Department of Brain Science and Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大久保 貴之 / Takashi OHKUBO |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 九州工業大学大学院脳情報工学専攻 Department of Brain Science and Engineering Kyushu Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2012-01-26 |
| 資料番号 | NC2011-107 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 419 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
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