機械学習に関する下記のセミナーを開催いたします。

講演題目： 高階結合正則化と機械学習諸問題への応用
講演者： 竹内 孝 氏（NTTコミュニケーション科学基礎研究所）
日時・場所： 2015/12/28（月） 16:00-17:00 於 京都大学 吉田キャンパス 総合研究7号館 講義室1
概要： 機械学習の問題では、特徴量のグループ（例えば、同じ意味を持つ単語、同じジャンルの音楽など）が事前知識として得られる場合がある。ある問題において、グループに属する特徴量が同じ働きをするならば、これらの特徴量のパラメタは同一の真値を持つと仮定できる。しかし、既存の正則化（Fused LASSOやGroup LASSO等)では前述の仮定を表現できない。

本講演では、構造正則化の1つとして、特徴量のグループをハイパーグラフとして利用しパラメタの推定量を平滑化する高階結合正則化、および高階結合正則化項の劣モジュラ性を利用し正則化項を最小化するO(nlogn)の近接法を提案する。数値実験として、線形回帰問題に提案法と既存の正則化を適応した場合の汎化性能比較結果を示す。また、最新の研究トピックとして、マルチタスクラーニングへの構造正則化の応用や、時空間データ解析における低ランクなテンソル補完問題への構造正則化の導入、平均近接法を用いた非負行列因子分解法などを紹介する。

過去のセミナー情報はこちら