イベント情報

2023年４月21日（金）
16時30分から18時00分

西４号館１階101セミナー室

• 学内マップ（番号：64）

中山 舜民（ｉ‐パワードエネルギー・システム研究センター 助教）

正則化付き最適化問題に対する数値計算アルゴリズム

本講演では、目的関数が損失関数と正則化（または罰則項）の和で表される正則化付き最適化問題に対するアルゴリズムについて述べます。
近年、微分可能な関数を損失関数とし、微分可能性考慮しない関数を正則化とした正則化付き最適化問題が機械学習や信号処理などにあらわれ、この問題を効率的に解くことの重要性が高まっています。正則化の関数に対する近接写像と呼ばれる写像の計算が容易な場合に、近接勾配法を用いることでこの問題を解くことができます。
ところが、近接勾配法は最急降下法に基づいた方法であるため、問題の条件数が悪い場合には収束が遅くなっています。一般に、微分可能な目的関数を持つ無制約最適化問題に対する反復法としては、最急降下法、ニュートン法、準ニュートン法が代表的であり、準ニュートン法が最も実用的な方法です。
本講演では、自分の研究成果を中心に、近接勾配法を改良した手法であるニュートン法のアイデアを取り入れた近接勾配法や周辺の話題を紹介します。

岡本 吉央（情報・ネットワーク工学専攻 教授）
メールアドレス：okamotoy@uec.ac.jp