研究課題
１．メトリカルタスクシステム（MTS）問題とは，意思決定の変更に関するコストを考慮したオンライン意思決定問題である．MTS問題に対するアルゴリズムはいくつか知られており，ほぼ最適な競合比を達成する．しかし，意思決定集合が組合せ集合（グラフ上のパスの集合，順列の集合）の場合，従来手法をナイーブに適用すると各試行において指数時間かかってしまう．本研究では，従来手法の１つである Marking アルゴリズムを改良し，多くの組合せ集合に対して多項式時間で動作し，ほぼ最適な競合比を持つ手法を提案した．２．低ランク行列の予測問題は協調フィルタリングなど多くの応用を持つ．本研究では，非負行列分解を含む低ランク行列のクラスに対する汎化誤差の理論解析を行った．本結果は，従来経験的に良い結果を持つ非負行列のクラスが理論的にもより厳密な汎化誤差の上界を持つことを示した．３．その他に順列に対するバンディット問題やスパース正則項付きの最適化問題に対する効率的なスクリーニング手法の研究を行った．
3: やや遅れている
当初考えていた問題が予想よりも難しい問題であることがわかったため，似た構造を持つより取組みやすい問題群を扱った．
別のアプローチから当初の問題群に取組むとともに，得られた知見を活かし新たに派生した問題も扱う．
旅費が想定したよりも若干少なかったため．
少額であるため，次年度もほぼ予定通り執行予定である．
すべて 2017 2016
すべて 雑誌論文 (4件) (うち国際共著 2件、 査読あり 4件、 オープンアクセス 3件、 謝辞記載あり 3件) 学会発表 (7件) (うち国際学会 1件) 図書 (1件)
Theoretical Computer Science
巻: 650 ページ: 92-108
10.1016/j.tcs.2016.07.033
Neural Computation
巻: 28(3) ページ: 563-593
10.1162/NECO_a_00808
Proc. of the 27th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT2016)
巻: LNCS 9926 ページ: 276-287
10.1007/978-3-319-46379-7_19
Proceedings of The 33rd International Conference on Machine Learning (ICML 2016)
巻: JMLR W&CP, vol.48 ページ: 1577-1586
