[招待講演] パターン認識と機械学習のための最適解パス追跡アルゴリズム

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-08-29
• タイトル: [招待講演] パターン認識と機械学習のための最適解パス追跡アルゴリズム
• タイトル / 言語: en
• タイトル: [Invited Talk] Optimal Solution Path Following Algorithm for Pattern Recognition and Machine Learning
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 招待講演1
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 名古屋工業大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Engineering, Nagoya Institute of Technology
• 著者名: 竹内, 一郎
• 著者名(英): Ichiro, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: パターン認識や機械学習アルゴリズムの多くは数理最適化問題として定式化される．これらの最適化問題には正則化パラメータのような問題パラメータが含まれることが多い．モデル選択などの状況では，異なった問題パラメータに対する複数の最適化問題を解き，複数のモデルを学習する必用がある．問題パラメータの変化に対して最適解の変化を追跡する方法論は最適解パス追跡法と呼ばれている．本講演では，筆者らの研究成果も含め，パターン認識や機械学習分野における最適解パス追跡法の最近の研究動向を紹介する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Many pattern classification and machine learning algorithms are formulated as mathematical optimization problems. These optimization problems are often parametrized by one or more problem parameters such as regularization parameter. In practical application, we often need to train several models by solving several optimization problems with different problem parameters. The methods for studying the relation between problem parameters and optimal solutions are called optimal solution path-following methods. In this talk, we present recent advances in optimal solution path-following methods in the context of pattern recognition and machine learning including some contributions by the authors and their colleagues.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2011-CVIM-178, 号 9, p. 1-2, 発行日 2011-08-29
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会