2015 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，アルゴリズム・レベルで，性能と計算コストのトレード・オフを調整可能な枠組みについて検討を行う．この際，離散凸性などの組み合わせ構造に基づく整数パラメータ上での正則化学習アルゴリズムの構築を行う．そして，得られたアルゴリズムのハードウェア上での実装を行い，実験的な検証を行うまでを目標とするものである．
当該年度は，昨年度同様，主に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や定式化を行い，計算機での実験的検証を進めた．これについて，幾つかの異なるアプローチについて比較・検討を進めた．特に，整数パラメータ上での正則化学習に対する従来手法についてもさらに調査を進め，再実装や実験的比較などの準備も進めた．
昨年度から明らかになっているスケーラビリティなどの課題については十分な対応策がいまだ得られておらず，ハードウェア上での実装にはいたっていない状況である．今後さらにこの点に検討を進め，改善方法の模索を行う必要があると考えている．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
当初計画では，当該年度までに研究を終了する予定であった．しかしながら、昨年度からの検証で明らかになっている計算のスケーラビリティの問題に対する解決策が十分に見つかっておらず，ハードウェアを用いた検証にまで進めずにいるのが現状である．
今後はこの問題に対する対応策を重点的に検討を進め，迅速に実験的検証へ進めるように研究を進める必要がある．またこの問題への十分な対応策が得られない場合などには，時間的制約も鑑み，計算機上での検証へ計画を移行するなどの対応を考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は上記の計算のスケーラビリティの問題に対する対応策を重点的に検討を進め，迅速に実験的検証へ進めるように研究を進めるように準備を行う必要がある．またこの問題への十分な対応策が得られない場合などには，時間的制約も鑑み，計算機上での検証へ計画を移行するなどの対応を考えている．
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| Causes of Carryover |
上述のように、計画に遅れが生じており、これに伴う物品購入と旅費執行を次年度に行うために、繰り越しが必要となっている．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
計画の進行にそくして，当初計画にあった検証用のハードウェアの購入と，成果発表のための出張に伴う旅費執行を進める予定である．
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Research Products
(2 results)
