研究スタイル

当研究室では,確率・統計,信号処理,パターン認識,機械学習といった枠組みを用いて,データに内在する性質・構造を明らかにする情報処理の原理の解明に取り組んでいます.既存の手法を使ってデータを解析するのではなく情報処理の理論を明らかにする数理的な研究に主眼を置いています.学生は個々に課題・研究テーマを見つけ,研究室のメンバーや教授と積極的にディスカッションしながら研究を進めています.

研究内容

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統計学習モデル

ニューラルネットワークのように与えられた例題に基づき内部のパラメタを変化させる学習システムを学習機械と呼びます.一つ一つの学... (続く)

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カーネル法

複雑で非線形なデータが与えられ,それを解析したいとします.この時,そのデータに沿って非線形なモデルを直接組み立てるというやり... (続く)

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クラスタリング

クラスタ(cluster)は英語で「房」という意味で,同種の物の集合を表します. クラスタリングでは,データ同士の類似度を見... (続く)

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集団学習

判別問題とは,情報(入力)が与えられたときに,その情報を基に判断(出力)をさせるような問題です.最初に,入出力関係を判別機に... (続く)

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グラフィカルモデル

様々な事象が相互に関連しあった問題において,いくつかの情報が手に入ったとき,観測されなかった情報を推測しなくてはならないとい... (続く)

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ニューラルネットワーク

脳内では,複数の神経細胞がつながって,電気信号の多数決をすることで情報処理を行っています.この現象を数学でモデル化したのがニ... (続く)

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強化学習

学習の問題では,与えられた入力に対して望ましい出力があらかじめ教師から与えられている教師あり学習という枠組がありますが,例え... (続く)

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独立成分分析

独立成分分析(Independent Component Analysis;ICA)とは多変量解析の手法の1つであり, 名前... (続く)

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グラフマイニング

コンピュータネットワーク、鉄道路線、道路交通網、神経回路などが形作る、幾つかの頂点(ノード)を結ぶ網の目状の構造を、グラフ構... (続く)

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