局所強凸性を利用した双対座標上昇法の高速化
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抄録
SVM やロジスティック回帰など多くの機械学習は経験リスク最小化問題(ERM)に帰着される.ERM を解くための方法として,確率的双対座標上昇法という最適化算法がある.本研究では,局所強凸性を利用して,最適化算法の高速化を試みた.
収録刊行物
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- 第81回全国大会講演論文集
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第81回全国大会講演論文集 2019 (1), 465-466, 2019-02-28
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050855522047994880
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- NII論文ID
- 170000179747
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- Web Site
- http://id.nii.ac.jp/1001/00196867/
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles