MinHashによる高速な類似検索

岡野原 大輔

2011-02-02 17:08:17

年が明けてもう一ヶ月経ちましたね.岡野原です.

今日はMinHashと呼ばれる手法を紹介します.これは特徴ベクトルの高速な類似検索に利用することができます(クローラーの文脈だとShingleとして知られている).

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劣微分を用いた最適化手法について(4)

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2010-12-15 17:22:45

徳永です。進撃の巨人3巻が発売される頃までにはこのエントリを公開するつもりだったのですが、無理でした。

前回は、劣勾配法を紹介し、前々回で紹介した確率的勾配降下法と劣勾配法を比較した場合、劣勾配法を用いることによって微分不可能な点があっても最適化が可能になるけれど、解の品質には依然として問題がある場合があり、特にL1正則化に付いてはあまり良い結果が得られない、というところまでお話しました。

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劣微分を用いた最適化手法について(3)

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2010-12-03 16:41:42

進撃の巨人3巻が11月に発売されるものと勘違いして本屋を探し回っていましたが、発売日は12月9日でした。徳永です。

前回は、確率的勾配降下法(SGD)について説明しました。今回はいよいよ、劣微分を用いた最適化手法に付いての説明をおこないます。

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双対分解による構造学習

岡野原 大輔

2010-11-26 21:16:49

入力\(x\)から出力\(y\)への関数を学習する機械学習の中で、出力が構造を有している問題は構造学習(Structured Output Learning)と呼ばれ、自然言語処理をはじめ、検索のランキング学習、画像解析、行動分析など多くの分野でみられます。

今回はその中でも複数の構造情報を組み合わせても効率的に学習・推論ができる双対分解による構造学習について紹介をします。
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劣微分を用いた最適化手法について(2)

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2010-11-26 16:04:12

まちがえて鋼の錬金術師の最終巻を2冊買ってしまいました。研究開発チームの徳永です。

前回は、線形識別器まで説明しました。今回はその続きからです。

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劣微分を用いた最適化手法について(1)

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2010-11-16 17:13:14

みなさん、こんにちは。もしくははじめまして。研究開発チームの徳永です。

とんかつ教室のロースおじさんぐらいにぶっとんだブログを書いていきた 続きを読む »