金森敬文

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本

機械学習のための連続最適化 機械学習プロフェッショナルシリーズ

金森敬文

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784061529205
ISBN 10 : 406152920X
フォーマット
：
本
出版社
：
講談社
発行年月
：
2016年12月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
金森敬文, 鈴木大慈, 竹内一郎, 佐藤一誠 ,  
追加情報
:
３５２ｐ；21

内容詳細

境界分野が面白い！基礎から最先端まで、骨太の一冊！機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。

目次 : 第１部　導入/ 第２部　制約なし最適化（最適性条件とアルゴリズムの停止条件/ 勾配法の基礎/ ニュートン法/ 共役勾配法/ 準ニュートン法/ 信頼領域法）/ 第３部　制約付き最適化（等式制約付き最適化の最適性条件/ 不等式制約付き最適化の最適性条件/ 主問題に対する最適化法/ ラグランジュ関数を用いる最適化法）/ 第４部　学習アルゴリズムとしての最適化（上界最小化アルゴリズム/ サポートベクトルマシンと最適化/ スパース学習/ 行列空間上の最適化）

【著者紹介】
金森敬文 : 博士（学術）。１９９９年総合研究大学院大学数物科学研究科博士課程修了。現在、名古屋大学大学院情報科学研究科教授

鈴木大慈 : 博士（情報理工学）。２００９年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。現在、東京工業大学情報理工学院准教授・ＪＳＴさきがけ研究者

竹内一郎 : 博士（工学）。２０００年、名古屋大学大学院工学研究科博士課程修了。現在、名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻教授

佐藤一誠 : 博士（情報理工学）。２０１１年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。現在、京大学大学院新領域創成科学研究科講師・ＪＳＴさきがけ研究者（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • shin_ash さん

    読了日：2019/06/12

    最適化理論のかなり基礎から丁寧に説明しているが、やはりMLPシリーズだけあって難しい。とても"分かった"とは言えず、むしろ"分からなかった"と言うべき理解度であるが、それでも得るものがあったと思う。ユーザーの立場では自ら実装する訳ではなく、多くはパッケージを利用するのであるが、中の最適化の演算はこう言うことをしているだろうと言う"なんとなくの感触"は得られた様に思う。最後に出てきた多様体の最適化の応用例がICAなのが意外だったが、情報幾何っぽい話でもあったので、なんとなくでも関連性を感じることができた。

  • kibo35@FEH さん

    読了日：2017/04/08

    ヘッセ行列、正定値行列、凸関数、共役関数、双対問題など、論文でみたことはあってもちゃんと理解していなかった概念を学び直すことができた。双対拡張ラグランジュ関数法、双対交互方向乗数法、行列空間上の最適化は理解できなかった…。個人的には昔、断層画像再構成の論文でみたLangeの代理関数によるMMアルゴリズムの説明を日本語でよめてよかった。

  • みねゆき さん

    制約付き最適化の手法が丁寧に述べられていて学びが多かった。

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