“人工知能”のための統計力学
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機械学習における 劣モジュラ性の利用
機械学習における 劣モジュラ性の利用 大阪大学 産業科学研究所 河 原 吉 伸 Email : kawahara@ar.sanken.osaka-u.ac.jp URL : www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/~kawahara/ 発表の流れ 機械学習に現れる組み合わせ問題 劣モジュラ性とは？ 劣モジュラ性の定義，劣モジュラ関数の例 劣モジュラ最適化の分類 劣モジュラ最小化・最大化の機械学習における例 劣モジュラカット法*)の紹介 まとめ 2 Y. Kawahara, K. Nagano, K. Tsuda and J. Bilmes (2009): “Submodularity cuts and applications”, Advances in Neural Information Processing Systems 22, pp.
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強化学習を ベイズで理解する
