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
オンライン学習による線形識別器 - kisa12012の日記
オンライン学習による線形識別器(Online Linear Classifiers ~PerceptronからCWまで~)というタイトルで研究室内の勉強会発表を行いました． 勉強会で使用したスライドを以下に公開します． (スライドが表示されない場合は，一度リロードを行うと表示されるようになる場合があります．） スライド OnlineClassifiers View more presentations from Hidekazu Oiwa. 内容概説 本スライドの構成は以下の通りです． 線形識別器とオンライン学習の定義，特性の説明 Perceptron MIRA / Passive-Aggressive Confidence-Weighted Algorithms 各アルゴリズムについて，アルゴリズム概要・理論保証・その後の発展に焦点を当てて解説しています． 内容のちょっとした補足 上のス
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
