凸最適化問題に対する Greedy ルールを用いた交互方向乗数法
Alternating Direction Method of Multipliers with greedy-rule for Structured Convex Optimization Problem

概要

Our method is based on Alternating Direction Multiplier Method (ADMM) to deal with complex regularization functions such as structured regularizations. Although the original ADMM is a batch method, the proposed method offers a greedy update rule where each iteration can lead to largest descent.

産業界への展開例・適用分野

情報検索、画像認識、自然言語処理、自動運転、医療情報解析など様々な分野で利用されるように鳴りました。例えば、銀行の「データに潜む重要な洞察の特定」と「不正の防止」。マーケティングと販売。購入履歴にもとづいて顧客が好むと思われる品目をお勧のするWebサイトでは学習手法を活用して購入履歴を分析したうえで、顧客が関心を持っであろう品目を予測しています。

研究者

氏名	専攻	研究室	役職/学年
顧 燕	数理工学専攻	最適化数理研究室	博士2回生

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