電子情報通信学会和文論文誌(D-II)
「情報論的学習理論」特集号
（平成１５年７月号）

論文募集

情報理論や統計学の分野では，ユニバーサル符号化や記述長最小(MDL)原理，統計的 モデル選択など，未知の情報源の出力系列から情報源モデルを推測するための方法論が 発展しています．一方，人工知能における「機械学習」やデータマイニングの分野で も，事例データから情報源に関する知識を推測する問題を扱うことから，情報源符号 化や統計学における「情報源モデル推定」と密接な関係があることが明らかになって きました．近年では，機械学習における知識表現形や具体的学習アルゴリズム等が情 報理論や統計学に逆に新しい刺激を与えつつあります．更に学習モデルの研究を契機 に統計力学と大自由度統計学との類似性が顕在化し，モンテカルロ法，平均場近似な ど従来主に自然科学で用いられていた近似的統計計算手法の情報科学への応用が急速 に進みつつあります．これらの手法は，現実の画像処理や自然言語処理，遺伝子情報 処理等での活用が期待されているだけではなく，その性能に関する特徴付けが計算量 理論の分野からも注目されはじめています．　

このように，情報理論，統計学，物理学，計算機科学等に基づき「学習」を総合的 に捉え直す情報処理の分野が急速に発展しており，本特集は「情報論的学習理論」と いう名のもとで，この分野の更なる発展を目的としています．多数の方々の積極的な 投稿を期待しております．

なお，本特集号と同じ名称の研究集会「情報論的学習理論ワークショップ： Information Based Induction Sciences」が４年前より毎年開催され，今年も開催を 予定しています．本企画はこのIBIS2002で発表された優れた論文を掲載する特集号で もありますが，IBIS2002の発表論文に限らず，情報論的学習理論に関わる論文を会員 より広く募集致します。

１．対象分野

• 知識情報処理における統計的推測の理論(モデル選択，　予測理論，ベイズ推定， 　ユニバーサル符号化 等)
• 統計的知識情報処理における計算の理論(計算量統計学，Markov　Chain Monte　 　Carlo法，平均場近似，種々の最適化技法 等)
• 統計的知識情報処理における性能評価の方法(情報幾何，レプリカ法，繰り込み群， 　特異点解析 等)
• 統計的知識情報処理の表現系と学習アルゴリズム(Graphical Models，ベイジアン 　ネット，ニューラルネット，カーネル法 等)
• 種々の学習モデル(能動学習，分散学習，強化学習，アンサンブル学習， 　ブースティング学習 等)
• 複雑さの理論と学習(確率的コンプレキシティ，Kolmogorov コンプレキシティ， 　種々のエントロピー，ミニマックス解析 等)
• 生体に関連する数理モデル(脳の数理モデル，バイオインフォマティクス， 　情報認識モデル，運動制御モデル 等)
• 情報論的学習理論の応用分野(パターン認識，音声処理，画像処理，自然言語処理， 　データマイニング，時系列解析，ロボット制御，マルチエージェントシステム 等)
• その他，情報論的学習理論に関連する理論・応用研究

２．論文の執筆と取扱い

• 通常の和文論文と同一とし，刷り上がり８ページを基準とします．
• 執筆の詳細は和文論文誌の毎号に掲載されている「和文誌への投稿について」を 　御参照下さい．
• 投稿時には封筒と論文原稿の表紙に「情報論的学習理論特集号」と朱記して下さい．

３．論文投稿〆切日

４．原稿送付先及び問い合わせ先

   樺島祥介 
   東京工業大学大学院総合理工学研究科
   〒2268502 横浜市緑区長津田町4259 
   TEL:[電話番号削除] 
   FAX:[FAX番号削除] 
   Email: [メールアドレス削除]

※本特集号は、本会事務局で受け付けない関係で電子投稿を御利用に
なれませんので御了承下さい。

５．特集号編集委員会

編集委員長：　樺島祥介（東工大）
編集幹事：　鈴木　譲（阪大）
編集委員（50音順）：　
池田思朗（九工大），石井信（奈良先端大），上田修功（NTT），岡田真人（理研），
津田宏治（産総研），永田昌明（NTT），山西健司(NEC)，渡辺澄夫（東工大）