概要 分類問題を多次元空間の「点（重みベクトル）」ではなく「箱（重みベクトルの集合）」の形で最適化する．ここで「箱」の形で最適化する，とは「箱」中の重みベクトル集合の中で最悪性能を示す重みベクトルで最適化問題を評価した場合の値を最大化する事…

概要 データが事前に固定されていれば，ある種の一般的条件設定のもとで，データ数に対して定数オーダーの計算コストで線形収束を実現するSGDを提案．確率的最適化手法であるSGDと全データの勾配を毎ステップ計算して最適化するGDのハイブリッド（良いとこ取…

概要 複数の関連する分類問題を同時に最適化するマルチタスク分類問題を考える．例として，個々人の受信メールから重要度の高いメールを抽出するタスクはマルチタスク問題として考えられる*1 *2． 上記のようにパーソナライゼーション等のタスクでは，タスク…

こんばんは．[twitter:@kisa12012]です．しがない機械学習系大学院生をやっております．Machine Learning Advent Calendar 2012 9日目では，"NIPS2012より識別も出る学習の進展を垣間見る"という無駄に野心的なタイトルで，先ほどまで開催されていたNIPS2012…