講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-03-06 13:35
高速デシメーションアルゴリズムの開発 ~ スパース2パラメータボルツマンマシンをベンチマーク関数として ~ ○元木大介・渡部昌平・二国徹郎(東京理科大) IBISML2017-103 |
抄録 |
(和) |
スパースモデリングにおける逆問題の最適化アルゴリズムとして, パラメータの数を機械学習のエポック毎に逐次削減するデシメーションアルゴリズムがDecelle らによって開発された.このアルゴリズムはスパースモデリングでよく利用されるL1正則化手法のパラメータの恣意性を取り除くことができるというメリットがあるが,計算精度や計算速度の面で問題がある.これらの問題点を改善するため, 我々は学習の初期段階において最大擬尤度を使わない高速デシメーションアルゴリズムを開発した.この新しいアルゴリズムを, 受験者間の関連構造を持つ項目応答理論に応用可能な2パラメータボルツマンマシンに適用し, その有用性をROC曲線下面積(Area Under the ROC Curve, AUC)を用いて示した. |
(英) |
A decimation algorithm was developed by Decelle et al. for an inverse problem optimization method, which sequentially reduces the number of parameters for each epoch of machine learning.This algorithm has the merit that arbitrariness of parameters of L1 regularization method which is often used in sparse modeling can be removed. However, the decimation algorithm has problems in terms of calculation accuracy and speed.In order to improve the problems raised above, we developed Fast Decimation Algorithm that does not use maximum likelihood in the early epochs of learning. We applied our algorithm to a two-parameter Boltzmann Machine applicable to Item Responsive Theory with relevant structure between examinees and demonstrated its usefulness by making use of the Area Under the ROC Curve (AUC). |
キーワード |
(和) |
統計的機械学習 / スパースモデリング / ボルツマンマシン / / / / / |
(英) |
Statistical Machine Learning / Sparse Modeling / Boltzmann Machine / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 475, IBISML2017-103, pp. 91-95, 2018年3月. |
資料番号 |
IBISML2017-103 |
発行日 |
2018-02-26 (IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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IBISML2017-103 |
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