2014 Fiscal Year Annual Research Report
| Project Area | A multifaceted approach toward understanding the limitations of computation |
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| Project/Area Number |
24106010
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
瀧本 英二 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 教授 (50236395)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠原 歩 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00226151)
正代 隆義 九州国際大学, 国際関係学部, 教授 (50226304)
畑埜 晃平 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 助教 (60404026)
内沢 啓 山形大学, 理工学研究科, 准教授 (90510248)
吉仲 亮 京都大学, 情報学研究科, 助教 (80466424)
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| Project Period (FY) |
2012-06-28 – 2017-03-31
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| Keywords | 計算学習理論 / 線形決定木 / 木縮約パターン / 分布学習 / カーネル平均 / オンライン予測 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．仮説表現の複雑さに関する成果
(1) 線形決定木は，線形しきい値関数を弱仮説として決定木ブースティングを適用したときに得られる仮説表現であるが，そのサイズに対して指数的な下界を与えることに成功した．(2) 無順序木のクラスを表す代表的な言語である木構造パターンを拡張した木縮約パターンに対し，正例からの学習が困難であることを示唆する結果を示した．
２．学習の複雑さ指標の解析に関する成果
(1) 形式言語に対する分布学習のアルゴリズムは，与えられた正例を，導出過程で得られる部分構造とそれに対応する文脈に分解する手続きを含んでいるが，その分解の場合の数が学習の複雑さに直結していると考えられていた．本研究では，分解の数が指数的であっても効率よく学習できる言語のクラスを明らかにした．(2) サポートベクトルマシン（SVM）など多くの学習アルゴリズムは，与えられる正例と負例の個数が著しく異なる場合は，学習の精度が落ちることがある．本研究では，SVMにカーネル平均を組み合わせることで，分類性能を落とさず，かつ同種の既存手法よりも高速に学習できる手法を提案した．
３．アルゴリズムの設計と解析手法の体系化
(1) オンライン予測アルゴリズムの性能解析においては，正則化項の強凸性が重要な役割を果たしているが，本研究では，新しい強凸性の概念を導入して解析手法を改良するとともに，これを用いて，対数行列式を正則化項として持つアルゴリズムが，行列の広いクラスに対して最適な性能を与えることを示した．(2) 順列のオンライン予測問題に対し，学習者へのフィードバック情報が制限されたバンディット型アルゴリズムを与えた．従来手法では，データ構造から順列を取り出すために＃P困難問題を解く必要があったが，本手法では，乱択ソーティングを行うだけでよく，効率を著しく改善することに成功している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の実施計画として掲げている３つの項目について，それぞれ多くの成果を上げており，一定の進展がみられた．特に，新しい強凸性の概念を導入することにより得られたオンライン予測の解析技法は，アルゴリズムの性能の評価指標であるリグレットに対し，従来よりもタイトな上界を直接導出するものであり，今後，オンライン予測の教科書に掲載されるべきものである．また，帰納学習の国際会議ICGIに併設する形でワークショップELC Workshop on Learning Theory and Complexity を開催し，C03班のこれまでの研究成果を発信することで，本研究課題の目的の一つであるアウトリーチ活動も行っている．さらに，著名な研究者であるNir Ailon氏を招聘して共同研究を行い，その成果を国際会議ALTで発表することができた．
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| Strategy for Future Research Activity |
研究実施計画として掲げている３つの項目について，引き続き多角的な視点から研究を行う．特に，本研究のこれまでの成果および今後の研究課題は，組合せ最適化と密接な関係があるため，B01班を初めとする他研究計画班との連携を一層強化する．その一環として，合同のワークショップを複数回開催する．
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[Journal Article] Health checkup and telemedical intervention program for preventive medicine in developing countries: verification study2015
Author(s)
Yasunobu Nohara, Eiko Kai, Partha Pratim Ghosh, Raqul Islam, Ashir Ahmed, Masahiro Kuroda, Sozo Inoue, Tatsuo Hiramatsu, Michio Kimura, Shuji Shimiz, Kunihisa Kobayashi, Yukino Baba, Hisashi Kashima, Koji Tsuda, Masashi Sugiyama, Mathieu Blondel, Naonori Ueda, Masaru Kitsuregawa, Naoki Nakashima
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Journal Title
Journal of Medical Internet Research
Volume: 17(1)
Pages: e2
DOI
Peer Reviewed
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[Journal Article] Swapping labeled tokens on graphs2014
Author(s)
Katsuhisa Yamanaka, Erik D. Demaine, Takehiro Ito, Jun Kawahara, Masashi Kiyomi, Yoshio Okamoto, Toshiki Saitoh, Akira Suzuki, Kei Uchizawa, Takeaki Uno
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Journal Title
Proc. 7th International conference on Fun with Algorithms (FUN 2014), Lecture Notes in Computer Science
Volume: 8496
Pages: 364-375
DOI
Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
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[Presentation] Online prediction with Bradley-Terry models2014
Author(s)
Issei Matsumoto, Kohei Hatano, Eiji Takimoto
Organizer
NIPS 2014 Workshop on Analysis of Rank Data: Confluence of Social Choice, Operations Research, and Machine Learning
Place of Presentation
Montreal (Canada)
Year and Date
2014-12-13 – 2014-12-13
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[Presentation] オンライン凸最適化2014
Author(s)
瀧本英二
Organizer
京都大学数理解析研究所「組合せ最適化セミナー」
Place of Presentation
京都大学（京都府京都市）
Year and Date
2014-08-01 – 2014-08-01
Invited
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