構造的な事前情報を用いた機械学習：構造正則化と劣モジュラ性

• 河原, 吉伸

書誌事項

タイトル別名

• コウゾウテキ ナ ジゼン ジョウホウ オ モチイタ キカイ ガクシュウ : コウゾウ セイソクカ ト レツモジュラセイ
• Machine Learning with Structural Information: Structured-Regularization and Submodularity

抄録

高度な知能情報処理を実現するための理論／アルゴリズム体系である機械学習は，近年ますますその重要性を増す研究分野の一つである．本解説では，データや学習問題に内在する離散的な構造情報を用いた学習の枠組みである，構造正則化学習について述べる．ここでいう離散的な構造とは，例えばデータ変数上のグラフ構造やグループ構造，または階層構造といったものを指す．本解説では，機械学習における一般的枠組みである正則化学習について述べた後，ここに構造を組み込む方法について説明する．また，正則化学習は最終的に最適化へと帰着されるが，その効率的な計算のためには，構造が持つ凸性との関係を利用する事が有用となる．本解説では，その基本的な考え方についても説明を行う．

収録刊行物

• 情報処理

  情報処理 54 (7), 734-740, 2013-06-15

  東京 : 情報処理学会 ; 1960-

キーワード

• 解説

詳細情報

• CRID: 1050845762833338624
• NII論文ID: 110009579901
• NII書誌ID: AN00116625
• ISSN: 04478053
• NDL書誌ID: 024702209
• Web Site: http://id.nii.ac.jp/1001/00092585/
• Web Site: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I024702209
• 本文言語コード: ja
• 資料種別: departmental bulletin paper
• データソース種別:
  • IRDB
  • NDL
  • CiNii Articles
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