研究課題
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近年,劣モジュラ最適化という組合せ最適化の手法が,機械学習などの分野で注目されている.本研究では,劣モジュラ最適化と機械学習への応用について研究し,以下のような成果を得た.1. これまでの「曲率」と呼ばれる指標にもとづく近似比評価を改善し,離散凸性にもとづいた新たな近似比評価指標とアルゴリズムを開発した.2. 辞書学習と呼ばれる圧縮センシング・機械学習の問題に対して,新しい組合せ的なアルゴリズムを与えた.
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すべて 雑誌論文 (4件) (うち査読あり 3件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 3件、 招待講演 1件)
Proceedings of the 45th International Colloquium on Automata, Languages, and Programming (ICALP)
巻: -
オペレーションズ・リサーチ
巻: 63 ページ: 36-42
Proceedings of the 31st AAAI Conference on Artificial Inteligence