大スクリプトが無効のため使用できません。※スタイルシートが無効な為、利用ができません。検索ここからメニューです。ここでメニュー終わりです。学部・大学院ここからコンテンツです。データを例題として用い、その振る舞いを適応的に変化させる学習システムは、パターン認識、ロボット制御などに広く応用されています。学習システムの性能を統計学、情報理論の方法などにより解析する統計的学習理論と、その知見に基づいた学習システムの応用に関する研究を行っています。方法などにより統計的学習手法の解析および開発を行い、データ解析・可視化への応用に関する研究を行います。歪み有りデータ圧縮において、許容する歪みの量に対する圧縮限界を示す関数はレート歪み関数と呼ばれ、種々の学習法との関係が示されているものの、その評価が与えられているのは、ごくわずかな例に限られています。実用的な学習アルゴリズムに用いられている歪み尺度や実際のデータ生成過程に近い情報源に対するレート歪み関数の評価を目指しています。Society)2008年:論文賞(日本神経回路学会)教員紹介トップへ戻る情報・知能工学系トップへ戻るここでコンテンツ終わりです。reserved.ページトップへ。