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開催日2018年4月19日(木曜日)
開催時間16時30分-17時30分
発表者藤田 隆寛 
発表者の紹介 九州大学
タイトル非決定性ZDD上のブースティング 
発表の概要
大規模機械学習に対する新しいアプローチとして、圧縮データ上の学習法を提案した。提案手法は、まず訓練データをZDDによる圧縮表現に変換して、データを陽に展開することなく、訓練データ上のブースティングを正確に模倣する。
また、模倣アルゴリズムは圧縮データのサイズに比例する時間で動作し、これは、訓練データの圧縮率が高いほど計算効率が良いことを意味する。
開催場所VBL 301B
接続サイト神田オフィス,京大ラボ
開催時間17時30分-18時30分
発表者渡辺 僚 
発表者の紹介北海道大学
タイトル予算制約つき多腕バンディット問題に対する方策 
発表の概要
L0制約付き最小化問題は,圧縮センシング等で現れる最適化問題であり,L0制約の非凸性からNP困難であることが知られている.この問題に対する射影勾配法の研究が近年盛んに行われている一方で,この問題に対する厳密解法としては,ごく限られた場合を除けば,非ゼロパターンを列挙する素朴な方法以外は知られていなかった.本研究では,L0制約付き最小化問題に対する厳密解法として,最良優先探索に基づく手法を提案する.提案法は,双対射影勾配法によって計算された優先度を用いて非ゼロパターンを探索する.実験では,提案法が素朴な全列挙法に比べてはるかに高速であることを確認する.また,厳密解法がスパースな信号の復元において有用であることも確認する.
開催場所VBL 301B
接続サイト神田オフィス,京大ラボ