機械学習最適化

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浅層ReLUニューラルネットワークを用いた最小二乗問題の効率的な解法

本論文では、浅層ReLUニューラルネットワークを用いた最小二乗問題を解くための新しい構造ガイド型ガウス・ニュートン法を提案する。この手法は、最小二乗の構造とニューラルネットワークの構造の両方を効果的に活用する。線形パラメータと非線形パラメータを分類し、それぞれに適した手法を用いて交互に更新することで、高速かつ正確な収束を実現する。

最適な決定木を効率的に学習する - マルコフ決定過程としての解釈可能な決定木探索

決定木学習問題をマルコフ決定過程として定式化し、効率的な探索アルゴリズムを提案する。提案手法は、最適な決定木を高速に見つけるだけでなく、複雑さと性能のトレードオフを持つ複数の決定木を返すことができる。

パラメータフリーの加速ストochastic最適化手法

本論文では、パラメータに依存せずに最適な収束率を達成する加速ストochastic最適化手法を提案する。この手法は、既存の手法と比べて問題パラメータに関する事前知識を必要としない。

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