2024-03-28T19:19:05Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000680002023-04-27T10:00:04Z01164:02735:06033:06034
二次錘計画法による多タスク学習算法An SOCP Formulation for Multi-Task Learningjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00068000/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=68000&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan東京大学大学院新領域創成科学研究科東京大学情報理工学系研究科東京工業大学大学院情報理工学研究科東京大学大学院新領域創成科学研究科/産総研生命情報工学研究センター加藤, 毅鹿島, 久嗣杉山, 将浅井, 潔関連する複数のタスクがあるとき,これらを別々に解くより同時に解いたほうが効果的なことがある.このようはアプローチは多タスク学習 (MTL) と呼ばれる.この論文では新しい多タスク学習法を提案する.提案法はすべてのタスクの解が必ず近くなることが保証されるように,タスク間の関係を局所的に制御する.この考えをサポートベクトルマシンに適用すると,その最適化問題は二次錘計画問題で表現できることを示す.多クラス識別,順序回帰,リンク予測の問題が多タスク学習問題として扱えることを示し,実験により提案法の有用性を示す.When we have several related tasks, solving them simultaneously has been shown to be more effective than solving them individually. This approach is called multi-task learning (MTL). In this paper, we propose a novel MTL algorithm. Our method controls the relatedness among the tasks locally, so all pairs of related tasks are guaranteed to have similar solutions. We apply the above idea to support vector machines and show that the optimization problem can be cast as a second-order cone program, which is convex and can be solved efficiently. The usefulness of our approach is demonstrated in ordinal regression, and link prediction, each of which can be formulated as a structured multi-task problem.AN10505667研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)2010-MPS-778162010-02-252010-02-19