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2013 Fiscal Year Research-status Report

離散凸性に基づく整数パラメータ正則化学習によるハードウェア・フレンドリな機械学習

Research Project

Project/Area Number 25540102
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research

Research InstitutionOsaka University

Principal Investigator

河原 吉伸  大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 山際 伸一  筑波大学, システム情報工学研究科(系), 准教授 (10574725)
Project Period (FY) 2013-04-01 – 2016-03-31
Keywords機械学習 / 組み込みシステム / 組合せ最適化
Research Abstract

本研究は,組込みシステムなどリソースが限られたハードウェア上でも性能を実現できる機械学習アルゴリズムの構築とその実用性検証を目的とするものである.この目的の下,まず離散凸解析に基づいた整数パラメータによる正則化学習アルゴリズムの構築を行い,その後,得られた枠組みをハードウェア(FPGA)を用いて実験的に検証する.
本年度は,主にその基礎となる整数パラメータ上での正則化学習アルゴリズムについて検討を行い,いくつかの異なるアプローチについて定性的な比較を進めた.今回必要となるアルゴリズム的な技術要素として,新しく理論的に検討する必要のある部分と,既存の技術を直接用いることができる部分との明確な線引きが得られ,今後は理論的な検討が必要となる部分の詳細をつめていく必要がある.その後は,各要素を計算機上に実装し,シミュレーションによるシステム全体としての性能の比較を進める必要がある.
また一方で,連携研究者とともに最終的に得られるであろうシステムの構成についての議論を行った.想定されるシステムはいくつかの構成要素から得られるため,その全体的な構成についての,ソフトウェア,およびハードウェア両観点からの合意に基づいた大枠が現時点で得られている.そのように,上記のシミュレーションによる検証がめどがつき次第,実際のハードウェア上での実装を進めるための準備が整えられた.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

3: Progress in research has been slightly delayed.

Reason

当初計画においては,初年度において,整数パラメータ上での正則化学習アルゴリズムを導出するとともに,その理論的性質(計算量や推定性能など)に関する検証を一定の範囲で終了している予定であった.しかし現状において,検討は進んでいるものの,当初想定していた範囲での終了には至っていない.その主な理由としては,同問題における理論的検討において,当初は予想していなかった理論的問題がいくつか浮上してきた事が挙げられる.この問題についての議論も進んでおり,解決のめどはたってはいる.
一方で,連携研究者とのシステムに関する議論は進んでおり,理論的検討とアルゴリズム導出が終わり次第,ハードウェア上で実験的検証を行うための準備については,既にほぼ整ってきており,その点は当初予定よりも進んでいる.

Strategy for Future Research Activity

今後はまず,当初計画において初年度に一定範囲での終了を予定していた整数パラメータ上での正則化学習アルゴリズムの理論的検証に関して,新たに発覚した課題の解決とともに,まず当初予定していた範囲での終了を行える段階まで研究を進める必要がある.
その後は当初計画通り,得られた枠組みを重要な特殊ケース(応用範囲が広く精度が高いと認知されている機械学習アルゴリズム)に関して適用する事で,各々のアルゴリズム導出と特性に関しての確認を進める.またこれに関して,得られたものから計算機上でのシミュレーションによる検証を行い,数値的な課題の洗い出しと,性能の確認を進める必要がある.
予定では次年度での研究内容はここまでであるが,もし予定より研究が進んだ場合には,ハードウェア上での検証へと順に進めていく.

Expenditure Plans for the Next FY Research Funding

初年度に予定していた研究内容に多少の遅れがあるため,予定していた検証用ハードウェアの購入を遅らせた.次年度へ繰り越す予算の多くは,この分によるものである.
上述の検証用ハードウェアの購入は,一定の準備が整い次第,繰り越した予算により行う予定である.それ以外の予算に関しては,当初予定していたものと同様に進める事を予定している.

  • Research Products

    (6 results)

All 2014 2013 Other

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 1 results) Presentation (4 results) (of which Invited: 3 results)

  • [Journal Article] Structured Convex Optimization under Submodular Constraints2013

    • Author(s)
      K. Nagano and Y. Kawahara
    • Journal Title

      Proceedings of the 29th Annual Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence

      Volume: -- Pages: 459-468

    • Peer Reviewed
  • [Journal Article] 構造的な事前情報を用いた機械学習:構造正則化と劣モジュラ性2013

    • Author(s)
      河原吉伸
    • Journal Title

      情報処理

      Volume: 52 Pages: 734-740

  • [Presentation] Parametric Submodular Optimization in Machine Learning2014

    • Author(s)
      Y. Kawahara
    • Organizer
      Trends in Machine Learning: A Workshop at Kyoto University
    • Place of Presentation
      京都
    • Year and Date
      20140317-20140318
    • Invited
  • [Presentation] 劣モジュラ性を用いた機械学習:入門と最近の話題2014

    • Author(s)
      河原吉伸
    • Organizer
      第16回IBISML研究会
    • Place of Presentation
      奈良
    • Year and Date
      20140306-20140307
    • Invited
  • [Presentation] 交互劣モジュラ最小化アルゴリズムとその応用2014

    • Author(s)
      河原吉伸,永野清仁,R. Iyer,J.A. Bilmes
    • Organizer
      人工知能学会第92回基本問題研究会
    • Place of Presentation
      函館
    • Year and Date
      20140130-20140131
  • [Presentation] 劣モジュラ性を用いた構造正則化学習とその応用

    • Author(s)
      河原吉伸
    • Organizer
      第10回OR学会中部支部シンポジウム
    • Place of Presentation
      名古屋
    • Invited

URL: 

Published: 2015-05-28  

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