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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
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) (Available after conference date)
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 Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード IBISML2019-35

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) /  
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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)
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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)
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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)
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講演者
発表日時 2020-03-10 13:50:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IBISML 
資料番号 IEICE-IBISML2019-35 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.17-24 
ページ数 IEICE-8 
発行日 IEICE-IBISML-2020-03-03 


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