統計数学セミナー

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担当者 吉田朋広、増田弘毅、荻原哲平、小池祐太
セミナーURL http://www.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/~kamatani/statseminar/
目的 確率統計学およびその関連領域に関する研究発表, 研究紹介を行う.

2011年10月12日(水)

15:00-16:10   数理科学研究科棟(駒場) 000号室
本セミナーはITスタジオで開かれます.参加希望の方は事前に東大数理 鎌谷研吾( kengok at ms.u-tokyo.ac.jp) までお問い合わせください.
鈴木 大慈 氏 (東京大学情報理工学系研究科)
On Convergence Rate of Multiple Kernel Learning with Various Regularization Types (JAPANESE)
[ 講演概要 ]
本発表ではMultiple Kernel Learning (MKL) の統計的な収束レートを様々な正則化項に関して議論する. 近年の数値実験によると,スパースなL1正則化は必ずしもデンスな正則化よりも良い性能を示すとは限らない. そこで,我々はエラスティックネットやLpノルムを含む様々な正則化に関して収束レートを議論する.そのため, 二つの状況(真がスパースな状況および真がデンスな状況)に分けて議論を進める. スパースな状況ではエラスティックネットが真の滑らかさを適切に捉える事が出来ることを示す.デンスな状況では, 再生核ヒルベルト空間の複雑さのばらけ具合が最適な正則化項の決定に影響することを示す. すなわち,複雑さが一様な場合はL1が,非一様な場合はデンスな正則化が好ましいことが示される.
[ 参考URL ]
https://www.ms.u-tokyo.ac.jp/~kengok/statseminar/2011/03.html