MMIJ Annual Meeting

辞書学習とは，観測データが少数の基底の組み合わせによって表現できると考える，いわゆる「スパース符号化」の考えに基づき，最適な基底の候補セット（辞書）を観測データ群から学習する機械学習の一種である．パターン認識や画像解析，超解像などを目的に広く活用されており，最近では地球科学分野においてトモグラフィ手法などに応用する研究例も存在する．本講演は，辞書学習の方法論や応用例を紹介するとともに，得られた基底を科学的に解釈する方法や，海底地形データ解析への応用の検討など，様々な側面から議論を行う．