平成14（2002）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	14−共研−2014			専門分類		1
研究課題名	ニューラルネットワークスからの高次元非正規データ解析
フリガナ 代表者氏名	エグチ　シントウ 江口　真透			ローマ字		Eguchi, Shinto
所属機関	統計数理研究所
所属部局	統計基礎研究系
職　　名	教授
所在地
TEL				FAX
E-mail
URL
配分経費	研究費	0千円	旅　費		0千円		研究参加者数	17　人

研究目的と成果（経過）の概要

本研究は統計学の中で特に多変量解析の分野に情報幾何の具体的方法を導入することを目的とし,
同時に,統計学とニューラルネット論の分野で最近急速に進展している多次元データの解析法につい
て,基礎理論から統一的な視点での包括を試みた。また,理論でカバーできない諸問題については,具
体的なアルゴリズム的考察から数値実験を行った。
　本研究は,情報幾何の進展している2つの方向,
1.統計推測への応用
2.人工ニューラル計算への応用
をグループ化して考え,この2つの研究グループ間の交流を主眼におくものである。
　具体的にはグループ1では,大規模データの解析について,統計多変量解析におけるノンパラメトリックな
方法(射影追跡、部分逆回帰、局所線型回帰など)を情報幾何の側面から研究した。また最近「データマイニ
ング」というキーワードから,従来の統計学が目指した目的と異なる要請の下,新しい方法が提言されてきて
いる。これはデータから情報を抽出するのではなく,あふれるデータから意味のない情報を捨てることに重点
が置かれている。このような流れの中で,ニューラルネットによる新たなアプローチの方法を開発した。
　グループ2では,独立成分分析(ICA),サポートベクターマシン,自己組織化マッピングなどについて
様々な側面からのアプローチを展開した。データの形式は従来のバッチからオンライン形式にわたって「学習」
という観点から適用可能になり,そしてこれらを記述するアルゴリズムは,非線型的困難さよりもむしろ,線
型的であっても大規模性や高次元性が問題となる。
　情報幾何という視点から統一的な理論の構築を目指すためには、いろいろなレベルでの数値実験や実データ
の解析が不可欠である。このグループ1とグループ2のディスカッションを密接に行いながら、人工ニューラ
ル計算で提案されているデータ解析の方法を整理し、明確にした。

当該研究に関する情報源（論文発表、学会発表、プレプリント、ホームページ等）

Robust Blind Source Separation by beta-Divergence.M.Minami and S.Eguchi,Neural Computation
14,1859-1886,2002.
A Class of Logistic-type Discriminant Functions.S.Eguchi and J.Copas,Biometrika 89,1-22,2002.
Local likelihood regression of acoustic logging data with adaptive selection of multiple and width.
Watanabe,S.,Minami,M and Eguchi,S.(Feb.2003)
Adaptive selection for minimum beta-divergence method(Minami,M and Eguchi,S.)(Feb.2003)
presenred at ICA2003@Nara
Robust estimation in the normal mixture model.Fujisawa,H.and Eguchi,S.Research Memo.867(Feb.,
2003)
Information geometry of U-Boost and Bregman divergence.Murata,N.,Takenouchi,T.,Kanamori,T.and
Eguchi,S.Research Memo.860(Nov.,2002)
Robustifying AdaBoost by adding the naive error rate.Takenouchi,T.and Eguchi,S.Research Memo.859
(Nov.,2002)
Image segmentation by structural Markov random fields based onJeffreys divergence.Nishii,R.and
Eguchi,S.Research Memo.849(Sept.,2002)
Conformal Transformation of Kernel Functions:A Data-Dependent Way to Improve Support Vector
Machine Classifiers,S.Wu and S.Amari,Neural Processing Letters,15,pp.59-67,2002.
Independent Component Analysis(ICA)and Method of Estimating Functions,S.Amari,IEICE Trans.
Fundamentals,Vol.E85-A,No.3,pp.540-547,2002.
‥学会発表‥(江口)
観察研究のための統計推測 - general misspecification model approach - ISMセミナー　平成15
年1月15日
Model is wrong?! 2002年度統計関連学会連合大会　明星大学(2002年9月7日〜10日)
Information Geometry of Bregman Divergences.Information geometry and its applications Pescara,Italy
1-5 July 2002
U-Boosting method and information geometry.2002 SRCCS International Statistical Workshop,Seoul
National University 19-20 June,2002
統計的識別の方法について?ロジスティック判別からアダブーストまで?応用統計学会第24
回シンポジウム?多変量解析の新展開?平成15年5月25日

研究会を開催した場合は、テーマ・日時・場所・参加者数を記入してください。

研究参加者一覧
氏名	所属機関
甘利　俊一	理化学研究所
網崎　孝志	鳥取大学
池田 思朗	九州工業大学
牛嶋　大	財団法人　癌研究会ゲノムセンター
小原　敦美	大阪大学
梶原　毅	岡山大学
紙屋　英彦	岡山大学
栗木　哲	統計数理研究所
下平　英寿	東京工業大学
内藤　貫太	島根大学
樋口　勇夫	広島大学
福水　健次	統計数理研究所
南 美穂子	統計数理研究所
宮田　敏	財団法人　癌研究会ゲノムセンター
村田　昇	早稲田大学
汪 金芳	帯広畜産大学