講演名 | 2017-03-07 変数の保持と削除に関するセーフルールによるスパースモデル最適化問題のサイズ縮小と高速化に関する一考察 烏山 昌幸(名工大/物質・材料研究機構/JST), 柴垣 篤志(名工大), 竹内 一郎(名工大/物質・材料研究機構/理研/物質・材料研究機構), |
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資料番号 | IBISML2016-107 |
発行日 | 2017-02-27 (IBISML) |
研究会情報 | |
研究会 | IBISML |
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開催期間 | 2017/3/6(から2日開催) |
開催地(和) | 東京工業大学 |
開催地(英) | Tokyo Institute of Technology |
テーマ(和) | 統計数理,機械学習,データマイニング,一般 |
テーマ(英) | Statistical Mathematics, Machine Learning, Data Mining, etc. |
委員長氏名(和) | 福水 健次(統計数理研) |
委員長氏名(英) | Kenji Fukumizu(ISM) |
副委員長氏名(和) | 杉山 将(東大) / 鹿島 久嗣(京大) |
副委員長氏名(英) | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
幹事氏名(和) | 津田 宏治(東大) / 竹内 一郎(名工大) |
幹事氏名(英) | Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) / Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) |
幹事補佐氏名(和) | 神嶌 敏弘(産総研) / 岩田 具治(NTT) |
幹事補佐氏名(英) | Toshihiro Kamishima(AIST) / Tomoharu Iwata(NTT) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | 変数の保持と削除に関するセーフルールによるスパースモデル最適化問題のサイズ縮小と高速化に関する一考察 |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | A study on minimizing size of sparse model optimization problem: exploiting safe rules for keeping and removing variables |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | |
第 1 著者 氏名(和/英) | 烏山 昌幸 / Masayuki Karasuyama |
第 1 著者 所属(和/英) | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/JSTさきがけ(略称:名工大/物質・材料研究機構/JST) Nagoya Institute of Technology/National Institute for Materials Science/JST Sakigake(略称:NIT/NIMS/JST) |
第 2 著者 氏名(和/英) | 柴垣 篤志 / Atsushi Shibagaki |
第 2 著者 所属(和/英) | 名古屋工業大学(略称:名工大) Nagoya Institute of Technology(略称:NIT) |
第 3 著者 氏名(和/英) | 竹内 一郎 / Ichiro Takeuchi |
第 3 著者 所属(和/英) | 名古屋工業大学/物質・材料研究機構/理化学研究所/物質・材料研究機構(略称:名工大/物質・材料研究機構/理研/物質・材料研究機構) Nagoya Institute of Technology/National Ins/Institute of Physical and Chemical Research/National Institute for Materials Science(略称:NIT/NIMS/RIKEN/NIMS) |
発表年月日 | 2017-03-07 |
資料番号 | IBISML2016-107 |
巻番号(vol) | vol.116 |
号番号(no) | IBISML-500 |
ページ範囲 | pp.57-62(IBISML), |
ページ数 | 6 |
発行日 | 2017-02-27 (IBISML) |