研究紹介

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革新知能統合研究センター

非凸学習理論チーム

チームリーダー 金森 敬文 (Ph.D.)
金森 敬文 (Ph.D.)

非凸損失を用いた機械学習アルゴリズムの提案とその理論解析を主なテーマとして、研究を進めます。現在の機械学習アルゴリズムの多くは、凸関数の最小化により定式化されます。凸性は最適化において良い性質とされています。しかしロバスト性やバイアス除去の観点から、必ずしも統計的に望ましい性質をもつとは限りません。一方で、非凸関数の大域解を求めることは困難です。当研究室では、従来の凸学習の枠組を越えて、優れた予測精度を達成する非凸学習アルゴリズムを開発し、その統計的性質を明らかにするための理論基盤を構築することを目指します。

研究主分野

コンピューター科学

研究関連分野

数学

研究テーマ

  • 非凸損失を用いた機械学習アルゴリズムの開発とその理論解析
  • ダイバージェンスによる大規模モデルの統計的推論
  • マルチモーダル情報統合と情報転送学習の展開

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。
  1. *T. Kanamori:
    “Efficiency Bound of Local Z-Estimators on Discrete Sample Spaces”
    Entropy, vol. 18, no. 7, pp. 273-287 (2016).
  2. *T. Kanamori, and H. Fujisawa:
    “Robust Estimation under Heavy Contamination using Unnormalized Models”
    Biometrika, vol. 102, no. 3, pp. 559-572 (2015).
  3. *A. Takeda, S. Fujiwara, and T. Kanamori:
    “Extended Robust Support Vector Machine Based on Financial Risk Minimization”
    Neural Computation, vol. 26, num. 11, pp. 2541-2569 (2014).
  4. *T. Kanamori , and H. Fujisawa:
    “Affine Invariant Divergences associated with Proper Composite Scoring Rules and their Applications”
    Bernoulli, vol. 20, No. 4, pp. 2278-2304 (2014).
  5. *T. Kanamori, and A. Takeda:
    “A Numerical Study of Learning Algorithms on Stiefel Manifold”
    Computational Management Science, vol. 11, Issue 4, pp 319-340 (2014).
  6. *A. Takeda, and T. Kanamori:
    “Using Financial Risk for Analyzing Generalization Performance of Machine Learning Models”
    Neural Networks, vol. 57, pp. 29-38 (2014).
  7. *T. D. Nguyen, M. C. du Plessis, T. Kanamori, and M. Sugiyama:
    “Constrained Least-Squares Density-Difference Estimation”
    IEICE Transactions on Information and Systems, vol. E97-D, no. 7, pp. 1822-1829 (2014).
  8. *T. Kanamori:
    “Scale-Invariant Divergences for Density Functions”
    Entropy, vol 16(5), pp. 2611-2628 (2014).
  9. *T. Kanamori, and M. Sugiyama:
    “Statistical Analysis of Distance Estimators with Density Differences and Density Ratios”
    Entropy, vol. 16 (2), pp. 921-942 (2014).
  10. *T. Kanamori, and A. Ohara:
    “A Bregman extension of quasi-Newton updates II: analysis of robustness properties”
    Journal of Computational and Applied Mathematics, vol. 253, pp. 104-122 (2013).

お問い合わせ先

愛知県名古屋市千種区不老町 名古屋大学 情報科学研究科 計算機数理科学専攻 情報科学研究科棟

kanamori [at] is.nagoya-u.ac.jp
※[at]は@に置き換えてください。

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