2014 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
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25540102
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
河原 吉伸 大阪大学, 産業科学研究所, 准教授 (00514796)
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| 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)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 機械学習 / 組み込みシステム / 組合せ最適化 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
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など）を用いて実験的に検証する．
当該年度は，昨年度に引き続き，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証を行い，いくつかの異なるアプローチについて検討を行った．また，それをハードウェア上に実装する際のシステムとしての全体についても検討を行い，その概形は得られている．それと同時に，整数パラメータ上での正則化学習に対抗し得る従来的なアプローチについて，その弱点を整備するとともに，比較実験用の実装なども進めた．
一方で，数値実験などにより，現状のアプローチではスケーラビリティなどの点でいくつか改善すべき問題点なども明らかになってきており，これらについてさらに検討を進め改善策を講じる必要がある．
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| 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，当該年度までに，整数パラメータ上での正則化学習アルゴリズムの開発が済み，ハードウェア上への実装や初期的な検証までを進める予定であった．しかし現状において，簡単な数値実験は進めているものの，ハードウェア上への実装などは全く行えていない．
この主な原因は，数値実験でも明らかになってきたスケーラビリティの問題が挙げられる．これについては，すでに課題解決のための検討に入って，いくつかのアイディアが得られている段階ではある．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，当初計画からの遅れている研究項目を早急に進める必要がある．そして，一定のスケーラビリティが得られる整数パラメータ正則化学習アルゴリズムの検討が済み次第，共同研究者とともに，得られているシステムとしての構成を基にハードウェア上へ実装を行い，検証を進める．
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| Causes of Carryover |
前述のように，研究計画に遅れが生じており，そのため検証用ハードウェアの購入を見合わせている状況である．次年度まで繰り越す費用のほとんどは，このためによるものである．またその他に，研究計画の遅れに伴い発表の計画も遅れており，そのための旅費も繰り越す．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
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．また発表に関しても，一定の成果が得られ次第進める．それ以外の予算に関しては，おおよそ予定通りしようすることを計画している．
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