機械学習における劣モジュラ性の利用と組合せ論的アルゴリズム(<特集>データ解析技術とその活用)
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概要
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機械学習において,本質的には集合関数最適化である問題は数多く存在する.近年このような問題に対して,集合関数における凸性としてとらえられる離散構造である劣モジュラ性が,効率的な学習アルゴリズムの構築や理論的解析において有用であることが認知されてきている.本稿では,劣モジュラ性を用いた機械学習とそのアルゴリズムに関して,最近の研究動向の紹介を行うとともに基本的事項について解説する.
- 2013-05-01
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