数理情報工学 ／ 2010 低ランク行列学習におけるElastic-Net 型正則化の適用

氏名 加藤　亜希子
指導教員 駒木　文保教授
研究室 数理情報第5研究室

研究概要

低ランク行列学習とは, 行列の低ランク性を利用して対象となる行列を学習する方法で, 実際の問題の解決にも数多く応用されている. 本研究では, 学習の際に使われる最適化問題の正則化項を従来のLasso 型からElastic-net 型に変更し, その問題を解く効率的なアルゴリズムの提案と性能比較のための数値実験を行った.
低ランク行列学習におけるElastic-Net 型正則化の適用
Lasso 型とElastic-net 型との性能比較

卒論の感想

慣れない英語の論文を読んだり, プログラムを組んだりするのには苦労しましたが, 行列学習の分野で今まさに研究されている内容を扱うことが出来て,とても面白かったです.