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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-10 13:50 Factorization Machineにおけるスパース正則化を用いた組合せ特徴選択 ○新 恭兵（北大）・小山 聡（北大/理研）・栗原正仁（北大）  IBISML2019-35 |
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| 抄録 | （和） | Factorization Machine (FM）は二次の異なる特徴の組合せを扱うモデルである．本研究では，FMにおいて制約のない非構造的な組合せ特徴選択を可能にするスパース正則化に基づいた新たな方法を提案する．提案法では，モデルパラメータから計算される組合せ重み行列をスパースにするような，扱いやすい正則化項を目的関数に加える．提案法に対する学習アルゴリズムは通常のFMの学習と同様の計算時間で動作し高速である．提案法で扱う正則化項は，組合せ重み行列に対する$L_1$ノルムの上界になっている．また，汎用的な上界の作り方を示す．さらに関連する他のモデルへの拡張も提案する．最後に人工データと実データを用いた実験で提案法の有効性を示す． |
| （英） | (Not available yet) | |
| キーワード | （和） | Factorization Machines / スパース正則化 / 組合せ特徴選択 / / / / / |
| （英） | / / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 476, IBISML2019-35, pp. 17-24, 2020年3月. | |
| 資料番号 | IBISML2019-35 | |
| 発行日 | 2020-03-03 (IBISML) | |
| ISSN | 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) | |
| PDFダウンロード | IBISML2019-35 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2020-03-10 - 2020-03-11 |
| 開催地（和） | 京都大学 |
| 開催地（英） | Kyoto University |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine learning, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2020-03-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語（英語タイトルなし） |
| タイトル（和） | Factorization Machineにおけるスパース正則化を用いた組合せ特徴選択 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Factorization Machines / |
| キーワード(2)（和/英） | スパース正則化 / |
| キーワード(3)（和/英） | 組合せ特徴選択 / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 新 恭兵 / / アタラシ キョウヘイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) (略称： ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小山 聡 / / オヤマ サトシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学/理化学研究所 (略称： 北大/理研) (略称： ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 栗原 正仁 / / クリハラ マサヒト |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) (略称： ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-10 13:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2019-35 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.476 |
| ページ範囲 | pp.17-24 |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | 2020-03-03 (IBISML) |
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