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有向ハイパーグラフ上の全変動正則化

山中遥太

（指導教員：岩田覚教授／ 数理情報第7研究室）

資料PDF（yamanaka.pdf）
研究概要

提案する正則化項は，モデルのパラメータにグループ単位での増加性を持たせる．本研究では，二乗誤差と提案正則化項の和の最適化アルゴリズムもあわせて提案した．
機械学習において構造正則化は，モデルのパラメータに特定の構造を持たせる手法の一つである．本研究では，パラメータにグループ単位での増加性を持たせる構造正則化として，有向ハイパーグラフ上の全変動正則化を提案し，その性質を検討した．
修論の感想

非常にレベルの高い環境で研究をすることが出来，学びの多い２年間であった．

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ISTyくん

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