平成11（1999）年度　一般研究２実施報告書

課題番号	11−共研−2014			専門分類		1
研究課題名	ネットワーク型統計モデルの学習アルゴリズムとモデル選択法に関する研究
フリガナ 代表者氏名	コマキ フミヤス 駒木 文保			ローマ字		Komaki Fumiyasu
所属機関	東京大学
所属部局	大学院工学系研究科
職　　名	助教授
所在地
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配分経費	研究費	0千円	旅　費		0千円		研究参加者数	6　人

研究目的と成果（経過）の概要

ニューラルネットワークは神経回路の数理モデルとして古くから研究され、また工学の様々な問題
に応用されている。この分野では以前より学習アルゴリズムの性能評価を行ったり、いろいろなネッ
トワークの中から適切なものを選んだりする際に統計学的な方法が利用されている。最近では統計学
の視点からも非線形統計モデルの一つとしてニューラルネットワークが利用されている。本研究では
工学や統計科学で使われているネットワーク型の統計モデルを利用した予測法、学習アルゴリズム、
モデル選択等について理論統計,および情報幾何学の枠組みを用いて考察することが目的である。
　今年度の本研究の成果として以下があげられる。
(1)変換群構造をもつ多変量データについての予測法を導入。
(2)ネットワーク型の統計モデルの一つである独立成分分析について、情報幾何と推定関数を
利用したアプローチにより従来取り扱えなかったノイズの載ったデータ解析が可能になった。
(3)構造をもつ分割表を利用したデータ解析手法の開発と応用。
(4)代表的なネットワーク型統計モデルの一つである連鎖グラフィカルモデルの構造決定法の開発
研究。
(5)ニューラルネットワークなどの非線形モデルを利用した統計解析のための実験計画法の研究。

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）

駒木　文保「予測分布の理論について」,電子情報通信学会論文誌,2000.
川鍋　一晃.観測ノイズを含む独立成分分析モデルの推定関数.第67回　日本統計学会　講演報告集,
日本統計学会,岡山理科大学,July,1999。
川鍋　一晃,村田　昇.正規測定ノイズがある場合の独立成分分析…推定関数に基づくアプローチ…,
第68回　日本統計学会　講演報告集,日本統計学会,北海道大学,July,2000。
Motoaki Kawanabe and Noboru Murata.Independent Component Analysis in the Presence of Gaussian Noise
Based on Estimating Functions.ICA 2000,Helsinki,Finland,June,2000。
広津,青木,稲田,北尾,"ある遺伝疾患と遺伝因子の関連検出のための分割表解析によるアプローチ",
第67回日本統計学会講演報告集,pp.230-231,(1999)。
C.Hirotsu and S.Aoki,"Test for the association between the disease and alleles",
2nd International Conference on Multiple Comparisons-with medical applications,Berlin,June 2000.
来島愛子「連鎖グラフのグラフ構造の決定について」日本統計学会第67回(岡山)大会,1999年7月。
牛嶋大「カテゴリ数3の比例オッズモデルにおけるパラメータ推定のための最適実験計画」。

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
青木 敏	東京大学大学院
牛嶋 大	東京大学大学院
川鍋 一晃	東京大学
来島 愛子	東京大学大学院
田村 義保	統計数理研究所