多数の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。本研究室では、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います。

ベイズ推論に基づく学習法の解析と開発

ベイズ推論はデータからその背後にある生成過程を推測する方法として広く用いられています。ベイズ推論による学習法やそれを効率的に実現するための近似推論法の解析および開発を行います。

レート歪み理論（歪み有りデータ圧縮の理論）

レート歪み関数は、歪みを許して情報を圧縮するときに、許容する歪みの量に対し、どこまで情報を圧縮することができるかの限界を示すものです。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ます。