オンライン劣モジュラ最適化に対する効率的かつ汎用的なアルゴリズムの開発
| 体系的番号 |
JPMJPR17UF |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR17UF |
研究代表者 |
相馬 輔 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2017 – 2018
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| 概要 | 劣モジュラ最適化とよばれる手法が、近年、機械学習やネットワーク科学などの様々な分野で注目されています。ところが、従来の劣モジュラ最適化手法は、最適化する対象に不確実性がある状況をうまく扱えていませんでした。そこで本研究課題では、不確実性を考慮した最適化手法であるオンライン最適化を、劣モジュラ最適化に応用し、「不確実性を考慮した劣モジュラ最適化」という新しい最適化の枠組みを提案します。
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| 研究領域 | 情報と未来 |
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