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通信符号のための巡回差集合族の構成とその探索に関する研究

通信码循环差集族的构造与搜索研究

基本信息

批准号：
21K13845
负责人：
地嵜頌子
金额：
$ 2万
依托单位：
Osaka Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

2022年度は, 巡回差集合族と関連した構造を持つ組合せデザインの提案及び, 既存デザインの応用研究に費やした.具体的には, 完全二部グラフの部分グラフに関する組合せ構造(spanning bipartite block design)の提案と構成法に関する研究, および, 深層学習に用いられるドロップアウトデザインの構成法の提案とその有用性に関する実証実験を行った. 主な研究成果は以下の通りである.(1) 前年度に引き続き, 完全二部グラフの部分グラフに関する組合せ構造 Spanning Bipartite Block Design(SBBD) のいくつかの構成法を示した. また, SBBDを実験計画法に適用した際に, その計画行列がA-最適となる条件について示した. この成果は国際論文誌に投稿中である. 加えて, E-最適となるSBBDの条件について示し, いくつかの構成法を検討した. これらの成果について, 日本数学会秋季総合分科会及び年会での口頭発表を行なった.(2) ドロップアウトデザインを用いた深層学習の計算機実験を行った. 具体的には, ドロップアウトデザインとドロップアウト法それぞれの方法で正則化を行った多層ニューラルネットワークの全結合層に対して, 訓練時の性能及びテストデータ使用時の汎化性能を評価した. データセットはCIFAR-10を使用した. この成果を国内の組合せ論の会議において発表した.

In 2022, the research on the application of existing technologies was carried out. Specifically, the research on the proposal and construction method of the complete bipartite block design, the research on the usefulness of the proposal and construction method of the bipartite block design, and the implementation of the deep learning application. The main research results are as follows. (1)In the previous year, the construction method of Spanning Bipartite Block Design(SBBD) was shown. When SBBD is applied to the implementation of the planning method, the planning sequence is A-optimal. The results of this paper are published in international journals. Add, E-optimum SBBD conditions are discussed. The results of this research are presented at the annual meeting of the Japan Mathematical Society. (2)Deep learning is a computer implementation that can be used in a variety of applications. Specific to this, the regularization method is used to evaluate the performance in training and generalization performance in use. The CIFAR-10 is used. The results of this meeting were presented at the meeting.