Francis Bach - INRIA - ENS - PSL
Bertille Follain, co-advised with Umut Simsekli Marc Lambert, co-advised with Silvère Bonnabel Ivan Lerner, co-advised with Anita Burgun et Antoine Neuraz Simon Martin, co-advised with Giulio Biroli Céline Moucer, co-advised with Adrien Taylor Anant Raj, co-advised with Maxim Raginsky Corbinian Schlosser, co-advised with Alessandro Rudi Lawrence Stewart, co-advised with Jean-Philippe Vert Alumni M
NIPS2010における発表論文に見る、機械学習最前線 | gihyo.jp
なお、劣モジュラー性についてさらに知りたい方は、チュートリアル［3］が参考になります。 昨年のNIPSでの動向 それでは、昨年のNIPSでの動向を見てみましょう。 Bach［4］は、L∞ノルムが劣モジュラー関数のロヴァース拡張から導出できることを示すことにより, 劣モジュラー性とスパース性との関係を示しました。さらに, この洞察から教師あり学習で用いることができる新しい3つのノルムを提案しました。また、勾配法や近接法が劣モジュラー関数最適化に使えることを示し, 実験によりL1,とL2ノルムを用いるより精度が良いことを示しました。 Stobbe and Krause［5］は、劣モジュラー関数を凹関数の和として分解できる新しいクラス（decomposable submodular function）を定義し, カット問題, マルコフ確率場の最適化, 集合被覆問題などがその新しいクラスの最小化問
最長片道きっぷの経路を求める
最長片道きっぷの経路を求める Index & Overview あらまし この文書は、ＪＲの最長片道きっぷの経路を、 整数計画法と全探索の２つの方法で求めた過程をまとめたものです。 前者では厳密に、後者ではややイイカゲンに、その経路を求めることに成功し、 ２つの方法で求めた経路は一致しました。 トピックス NHK の紀行番組「列島縦断 鉄道12000kmの旅」をきっかけにこの Web ページを探し当てた方は、まず「付録２（2004年３月版）」をご覧ください。 現状の最長片道きっぷの経路や、ありそうな質問をまとめてあります。 ふと思い立って、2006年５月版の最長片道きっぷ経路図（PDF 形式、35,414 bytes）を作りました。 2004年３月版の地図との相違点はただ１点、 「富山港線を削除した」ことです（2006年２月28日廃止）。 もともと最長経路に含まれていなかった路線が廃止にな
確率的勾配降下法による行列分解を試してみた - のんびり読書日記
前々回のNMF(Non-negative Matrix Factorization)に続いて行列分解ネタです。言語処理学会全国大会のチュートリアル「推薦システム -機械学習の視点から-」で紹介されていた、確率的勾配降下法による行列分解を試してみました。チュートリアルの資料は公開されていないようでしたので、元論文の方のリンクを張っておきます。実際には同じ著者の別の論文を引用されてましたが、僕には下の論文の方が分かりやすかったのでこっちで。 MATRIX FACTORIZATION TECHNIQUES FOR RECOMMENDER SYSTEMS, Yehuda Koren, Rovert Bell, Chris Volinsky, IEEE Computer, Volume 42, Issue 8, p.30-37, 2009 作成したコードは以下に置いてあります。行列演算にEigenを
CVX: Matlab Software for Disciplined Convex Programming | CVX Research, Inc.
Version 2.2, January 2020, Build 1148 New: Professor Stephen Boyd recently recorded a video introduction to CVX for Stanford’s convex optimization courses. Click here to watch it. CVX 3.0 beta: We’ve added some interesting new features for users and system administrators. Give it a try! CVX is a Matlab-based modeling system for convex optimization. CVX turns Matlab into a modeling language, allowi
singular value thresholding
Singular Value Thresholding (SVT) is an algorithm to minimize the nuclear norm of a matrix, subject to certain types of constraints. It has been successfully used in many matrix-completion problems (for more on the matrix completion problem, see Exact matrix completion via convex optimization by E.J. Candès and B. Recht). The SVT algorithm is described in the paper A singular value thresholding al
SPGL1 : Home Page
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機械学習論 2009年度
担当：和田山正 講義の概要 多くの統計的機械学習の手法は連続最適化をその基礎としている。特に凸最適化（凸計画法）は近年の統計的機械学習において必須の知識となりつつある。凸最適化は、機械学習のみにとどまらず信号処理、情報伝送、画像処理、制御工学など様々な分野で活躍の場を広げつつある。本講義では、凸最適化の基礎を押さえた上で統計的機械学習に関連する話題をいくつか学ぶ。 教科書は利用しないがS. Boyd and L. Vandenberghe,``Convex optimization''に沿って講義を進める。この本のPDFファイル(出版社の許可のもとに公開されている)を手元にコピーしておき、参考にすることを勧める。 また、参考プログラムを実行、パラメータ変更、改造などしてみて動かして"遊んでみる"ことが理解を深めるために非常に有益である。 評価について 期末試験（８０％〜９０％）＋数回のレポ
Tim Kelley
(919) 515-7163 (office), (919) 515-3798 (FAX) My current research interests are in linear/nonlinear equations, mixed-precision algorithms, neutron transport problems, and computational quantum chemistry and physics. In the past I worked on multilevel methods for integral equations, quasi-Newton methods, semiconductor modeling, optimal control, optimization of noisy functions, and flow in porous me
OOQP: Object-Oriented Software for Quadratic Programming
OOQP is an object-oriented C++ package, based on a primal-dual interior-point method, for solving convex quadratic programming problems (QPs). It contains code that can be used "out of the box" to solve a variety of structured QPs, including general sparse QPs, QPs arising from support vector machines, Huber regression problems, and QPs with bound constraints. OOQP also can be used as a framework
Welcome - OpenOpt
You may be interested in our amazing software, alternative to commercial frameworks with obsolete and/or banausic programming constructs. It is completely free (license: BSD) and cross-platform (Linux, Windows, Mac etc) Python language modules. The software is published quarterly since 2007 and already has some essential applications. We expect it to become even more popular when NumPy will got fu
ベルマンフォードのアルゴリズムで実行される結果も逐次表示 - yasuhisa's blog
離散最適化理論の課題が出ていたので、ベルマンフォードのアルゴリズムを実装してみることにした。アルゴリズムが実行されていく様子の例もレポートに貼ろうと思ったんだけど、アルゴリズムはもうあるんだから、その様子をruby-graphvizとかで吐けばいいじゃんということでやってみた。 pngファイルをアニメーションgifに変換するのはこんな感じで。この辺を参考に。 convert -geometry 320x500! -delay 150 -loop 0 bellman_ford_example_a_uniq*.png bellman_ford_example_a.gif 俺はRubyで書いたわけだけど、こんなことをやってるid:mickey24に「それRでできるよ!!」と言われそうである。 単一始点最短路問題に対するその他のアルゴリズムベルマンフォードのアルゴリズムは単一始点最短路問題に対する
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http://www.ibis.t.u-tokyo.ac.jp/RyotaTomioka/Notes/DerivingDual
http://www.ece.ucsb.edu/~roy/cgi-bin/makepage.pl?nav=course_271a
http://www.cs.caltech.edu/~krausea/publications.html
http://www.cs.caltech.edu/~krausea/sfo/
http://www.ann.jussieu.fr/~plc/
http://www.stanford.edu/~boyd/ee263/oldvideos.html
http://www.acm.caltech.edu/~nesta/
MATLAB mfiles for Working Analysis