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開催日2018年6月18日(月曜日)
開催時間16時30分-17時30分
発表者石畠 正和 
発表者の紹介NTT CS研
タイトルメンバー紹介・開催趣旨 
発表の概要
SSSW2018.06の参加メンバーの紹介と、開催テーマを説明する。
開催場所VBL 301B
接続サイト神田ラボ,京大ラボ
開催時間17時00分-18時00分
発表者金森憲太郎 
発表者の紹介北海道大学
タイトルモデル選択のためのサポートベクトル列挙 
発表の概要
多くの機械学習問題では,学習アルゴリズムは目的関数を最適化するモデルを一つ出力し,その他のモデルを考慮しない.これに対して,最近,最適解を含む複数のモデルを列挙する方法が提案されている.例えば,HaraとMaehara(AAAI'17)によるLasso解の列挙と, Ruggieri(ICML'17)による決定木の列挙が挙げられる.
本研究では,HaraとMaeharaの方法を拡張し,サポートベクトルマシン(SVM)の学習問題におけるモデルのK-best列挙問題を解く効率良いアルゴリズムを与える.このアルゴリズムは,与えられた非負整数K>0に対して,異なるサポートベクトルを持ち,SVM学習の双対問題の目的関数の値が上位K個であるモデルを値の降順で出力する.さらに,人工データと実データと用いた実験において,提案手法の計算効率と有用性を検証した.
開催場所VBL 301B
接続サイト神田ラボ,京大ラボ