線形方程式求解アルゴリズムの実行データに対するクラスタリング技術の一適用
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概要
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自動チューニングの研究過程ではしばしば網羅的な性能評価が行われる。データの数が膨大であると人間の目だけでそこから情報を引き出すのは困難で、ある種の機械学習による支援が必要であると考えられる。本稿では 345 個の疎行列に対して 8040 通りのパラメータ組み合わせで線形方程式の求解を行った実行データを用意し、それに対して EM アルゴリズムによるデータクラスタリングを行うことで行列を分類する実験を行った。素性としては、各種アルゴリズムを固定した場合にその他のパラメタを変化させて求解が収束に至った割合などを考えたが、結果としてはうまく分類できず、一般化した議論の難しさを再確認するに留まった。
- 2009-07-28
著者
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須田 礼仁
東京大学情報理工学系研究科
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須田 礼仁
東京大学大学院情報理工学系研究科
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須田 礼仁
東大
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須田 礼仁
Jst‐crest
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小谷 和正
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
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