論文の概要: Unsupervised Machine Learning Hybrid Approach Integrating Linear Programming in Loss Function: A Robust Optimization Technique
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09967v1
- Date: Mon, 19 Aug 2024 13:14:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-20 16:13:49.780761
- Title: Unsupervised Machine Learning Hybrid Approach Integrating Linear Programming in Loss Function: A Robust Optimization Technique
- Title（参考訳）: 損失関数における線形プログラミングの統合による教師なし機械学習ハイブリッドアプローチ:ロバスト最適化手法
- Authors: Andrew Kiruluta, Andreas Lemos,
- Abstract要約: 本稿では、教師なし機械学習モデルの損失関数に線形プログラミング(LP)を統合する新しいハイブリッド手法を提案する。
最適化手法と機械学習の両方の長所を活用することにより、複雑な最適化問題を解決するための堅牢なフレームワークを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a novel hybrid approach that integrates linear programming (LP) within the loss function of an unsupervised machine learning model. By leveraging the strengths of both optimization techniques and machine learning, this method introduces a robust framework for solving complex optimization problems where traditional methods may fall short. The proposed approach encapsulates the constraints and objectives of a linear programming problem directly into the loss function, guiding the learning process to adhere to these constraints while optimizing the desired outcomes. This technique not only preserves the interpretability of linear programming but also benefits from the flexibility and adaptability of machine learning, making it particularly well-suited for unsupervised or semi-supervised learning scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、教師なし機械学習モデルの損失関数に線形プログラミング(LP)を統合する新しいハイブリッド手法を提案する。
最適化手法と機械学習の両方の長所を活用することにより、従来の手法が不足する複雑な最適化問題を解くための堅牢なフレームワークを導入する。
提案手法は、線形プログラミング問題の制約と目的を直接損失関数にカプセル化し、学習プロセスがこれらの制約に従うように誘導し、所望の結果を最適化する。
この技術は線形プログラミングの解釈可能性を保持するだけでなく、機械学習の柔軟性と適応性から恩恵を受け、教師なしまたは半教師なしの学習シナリオに特に適している。
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