Pattern Extraction by Independent Component Analysis and Multi-layer Sparse Network

本年度は独立成分分析の応用としてEEG信号の分析を行った。特に、これまでに筆者らが提案した並列計算を活用した独立成分分析手法の性能を、様々な実EEGデータを用いて検証した。その結果、非ガウス性がある程度以上大きいEEG信号の成分に対しては、非常に高い確率で一意な信号パターンが抽出可能であることを示した。この結果から、EEG信号の主要な成分については、提案手法で安定的な分析が可能であることを示した。競馬の勝馬予測タスクを勝馬のオッズによって分割し、オッズによって予測に有効な機械学習手法に違いがあるかを検証した。その結果、低オッズと高オッズでは最適な機械学習手法が異なることを明らかにした。さらに様々な機械学習手法を組み合わせて回収率を高くすることに成功した。複数の翻訳者によって翻訳された文書を対象として、文章間の対応関係を自動抽出する手法を構築した。翻訳文書では、文章間の順序の逆転や異なる文章分割が発生しているため、複数文をまとめて一文と比較可能な動的時間伸縮法および並んだペア文の合成による探索を活用した手法を提案した。その結果、翻訳文の順序情報を利用して信頼性の高い同義文を自動的に収集することが可能になった。ウェブ上で提供されている大量のシラバスを効率的に発見するために、ページのURLや単語等に基づく様々なヒューリスティクスを提案した。議論グラフを分析するためのコスト関数を利用した枠組みを構築し、その挙動について数理的、実験的な分析を行った。

本年度は独立成分分析の応用としてEEG信号の分析を行った。特に、これまでに筆者らが提案した並列計算を活用した独立成分分析手法の性能を、様々な実EEGデータを用いて検証した。その結果、非ガウス性がある程度以上大きいEEG信号の成分に対しては、非常に高い確率で一意な信号パターンが抽出可能であることを示した。この結果から、EEG信号の主要な成分については、提案手法で安定的な分析が可能であることを示した。競馬の勝馬予測タスクを勝馬のオッズによって分割し、オッズによって予測に有効な機械学習手法に違いがあるかを検証した。その結果、低オッズと高オッズでは最適な機械学習手法が異なることを明らかにした。さらに様々な機械学習手法を組み合わせて回収率を高くすることに成功した。複数の翻訳者によって翻訳された文書を対象として、文章間の対応関係を自動抽出する手法を構築した。翻訳文書では、文章間の順序の逆転や異なる文章分割が発生しているため、複数文をまとめて一文と比較可能な動的時間伸縮法および並んだペア文の合成による探索を活用した手法を提案した。その結果、翻訳文の順序情報を利用して信頼性の高い同義文を自動的に収集することが可能になった。ウェブ上で提供されている大量のシラバスを効率的に発見するために、ページのURLや単語等に基づく様々なヒューリスティクスを提案した。議論グラフを分析するためのコスト関数を利用した枠組みを構築し、その挙動について数理的、実験的な分析を行った。