| 体系的番号 |
JPMJAX200G |
研究代表者 |
末廣 大貴 九州大学, 大学院システム情報科学研究院, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2023
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| 概要 | タスクやドメインに応じて多種多様な設定の機械学習問題が提案されていますが、各問題に対して「個別に」理論解析を行うのは非常に大変です。本研究では、多様な学習問題を可能な限り「まとめて」別の学習問題へ帰着する枠組みを考えます。これにより、タスクやドメインを超えた「統合的な」理論解析が可能となります。まず、マルチインスタンス学習と呼ばれる学習問題への帰着を足がかりとし、帰着の枠組みの一般形を究明します。
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| 研究領域 | 数理・情報のフロンティア |
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