PFIが深層学習専業の「Preferred Networks」を設立、NTTが出資しトヨタと共同研究も
PFIが深層学習専業の「Preferred Networks」を設立、NTTが出資しトヨタと共同研究も プリファードインフラストラクチャー（PFI）は2014年10月1日、ディープラーニング（深層学習）やIoT（Internet of Things）の専業会社であるPreferred Networksを設立したと発表した。Preferred NetworksはNTTと資本・業務提携をし、NTTが10月8日に2億円を出資する。Preferred Networksは同日、トヨタ自動車と自動運転車の実現に必要となる機械学習やディープラーニング技術に関する共同研究を行うとも発表している。 Preferred Networksは、脳の仕組みを模した「ディープ・ニューラル・ネットワーク」を使用する機械学習であるディープラーニング技術や、様々なIoTセンサーから集めた情報をネットワークのエッジで処理する
オンライン凸最適化と線形識別モデル学習の最前線 - Preferred Networks Research & Development
内容は線形識別モデルの学習について（Perceptron, PA, CW, AROW, NHELDとNLP2010のtutorial + 最新のアップデート. 更新式が整理されています）、オンライン凸最適化のregret解析、sublinearなSVMの学習の話です。最近公開したjubatusの中の学習アルゴリズムの解説でもあります。 コスト関数が凸である場合のOnline Gradient Descentのregret解析の証明は美しかったので、普通はこういうのはプレゼンではやらないとおもうのですが紹介しました。 Sublinearの学習の話は今後いろいろ発展しそうです。各学習例に動的に重みをつけて優先的に学習する方法は直感的にはできそうだと昔考えてたのですが、こういう形できれいに定式化できるのだと感心しました。 IBISはそこそこ参加していますが、毎年新しい分野の問題が登場してきて面白
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