Research Project: ACT-I

プロジェクト概要

• プロジェクト名（領域）：JST/ACT-I「情報と未来」
• 研究課題名：非線形非負行列分解を用いたディープニューラルネットワーク計算手法の開発
• 研究期間：2016.12 ～ 2018.03、2018.04 ～ 2020.03（加速フェーズ）
• 研究概要：
  本研究課題では、ディープニューラルネットワーク（DNN）計算のデファクトスタンダード解法であるバックプロパゲーション法と異なるアプローチに基づく計算法として、非線形非負行列分解（非線形NMF）を利用した新しいDNN計算法の基盤アルゴリズムの開発、並列実装法の開発および基盤計算である高速・高並列行列計算法の開発を行う。また、行列分解に基づく他のデータ解析手法の開発についても併せて取り組む。

主要開発項目 / 成果

• 開発項目１：高性能行列計算技術を前提としたディープニューラルネットワーク（DNN）計算法の開発
  　成果：非線形非負値行列因子分解（NMF）型のDNN計算法の開発に成功
  　　→　現在、応用研究を実施中
• 開発項目２：高性能行列計算技術を前提とした機械学習法の開発
　成果：複素モーメント型部分空間を利用した新しい次元削減法の開発に成功
　　→　現在、応用研究を実施中
• 開発項目３：高性能基盤行列計算法の開発
　成果：線形方程式解法、固有値解法、行列分解、行列直交化法について効率的アルゴリズムを開発した

＊学術論文・査読付き国際会議論文については研究業績に記載

研究紹介資料

• 研究紹介ポスター
• 研究紹介動画（日本語）



• 研究紹介動画（英語）