5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み：Duchi, J. et al. : Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization

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空港の検査ゲートから病院の手術室まで，「AI」（人工知能）と呼ばれる種々の機械学習手法の応用例を目にすることはもはや日常茶飯事である．「学習」というだけに，何となく数値化されたデータを「経験」として，過去の経験と照らし合わせながら，与えられた事例を分類したり，よく似た事例を新しく生成したり，予測したりするというイメージが湧くが，直感的にイメージができても，それを効率的に行う手順（＝学習則）を設計することは決して自明ではない．本稿では，J. Duchi等の名著論文を取り上げて，彼らが提案した学習則「AdaGrad」の基本的なアイディアがつかめるように，その背景にある原理について解説する．

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  • 情報処理

    情報処理 60 (8), 780-781, 2019-07-15

    情報処理学会

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