著者

冨岡 亮太

出版者

一般社団法人 日本応用数理学会

雑誌

日本応用数理学会論文誌 (ISSN:09172246)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.485-515, 2013

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本サーベイ論文では機械学習を中心とした分野で近年注目されているスパース性を導く様々な正則化法を加法的なスパース正則化と構造的なスパース正則化に分類し,それぞれに対する最適化法を議論する.前者は,条件数の悪化に対して頑健な手法が重要であり,相対拡張ラグランジュ法を紹介する.一方,後者に対しては,線形演算で表現される構造とスパース正則化項を分離することを可能にする手法として交互方向乗数法を紹介する.

著者

冨岡 亮太 鈴木 大慈 杉山 将

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.109, no.182, pp.43-48, 2009-08-24

被引用文献数

2

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スパース正則化は凸最適化を通して変数選択や多様な情報源の統合を実現するための系統的な枠組みとして近年注目されている。多くのスパース正則化法は滑らかでない最適化問題として定式化されるため、このような問題を効率的に解く方法が求められている。本論文では、一般の凸な損失関数と広いクラスの正則化関数に対する最適化手法をproximal minimizationの枠組みから導出し、理論的な性質を議論し、既存の手法との関係を解説する。講演では実際のパターン認識やCVの問題を題材として、非常に多くの素性やカーネルが与えられたもとでいかに効率よくこれらを選択し学習することができるかデモンストレーションを行う。

著者

冨岡 亮太

出版者

一般社団法人 日本応用数理学会

雑誌

日本応用数理学会論文誌 (ISSN:24240982)

巻号頁・発行日

vol.23, no.3, pp.485-515, 2013-09-25 (Released:2017-04-08)

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本サーベイ論文では機械学習を中心とした分野で近年注目されているスパース性を導く様々な正則化法を加法的なスパース正則化と構造的なスパース正則化に分類し,それぞれに対する最適化法を議論する.前者は,条件数の悪化に対して頑健な手法が重要であり,相対拡張ラグランジュ法を紹介する.一方,後者に対しては,線形演算で表現される構造とスパース正則化項を分離することを可能にする手法として交互方向乗数法を紹介する.

著者

高橋 俊允 冨岡 亮太 山西 健司

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.110, no.476, pp.169-176, 2011-03-21

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拡大しつつある話題のリアルタイムな検出は,ソーシャルネットワーキングサービスの普及などによる,リアルタイムなコミュニケーションの発展により重要性を増している.従来はデータが持つ自然言語情報の解析による話題検出が中心であったが,近年はインターネットの発展などによりコンテンツが多様化し,自然言語情報のみによる話題検出はより困難になってきている.そこで本研究ではソーシャルネットワーク上の投稿に対して,それらが持つリンク情報すなわちユーザ間の言及関係を用いた話題拡大の検出手法を提案する.リンク情報について確率モデルを設定し,それに基づく変化点検出によって話題の拡大を捉える.また,Twitterの実データを用いて実験を行い,キーワードの出現頻度による検出と比較した結果,話題拡大の検出に対する提案手法の有効性を確認することができた.