論文の概要: Initialization Method for Factorization Machine Based on Low-Rank Approximation for Constructing a Corrected Approximate Ising Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12747v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 17:06:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:41:32.144649
• Title: Initialization Method for Factorization Machine Based on Low-Rank Approximation for Constructing a Corrected Approximate Ising Model
• Title（参考訳）: 補正近似等化モデル構築のための低ランク近似に基づくファクトリゼーションマシンの初期化法
• Authors: Yuya Seki, Hyakka Nakada, Shu Tanaka,
• Abstract要約: Isingモデルは、機械学習モデルであるFacterization Machine(FM)を用いて、高い精度で近似される。 FMQAの最適化性能は、ウォームスタート方式の実装により向上することが期待されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.194799054956877
• License:
• Abstract: This paper presents an initialization method that can approximate a given approximate Ising model with a high degree of accuracy using the Factorization Machine (FM), a machine learning model. The construction of Ising models using FM is applied to the combinatorial optimization problem using the factorization machine with quantum annealing. It is anticipated that the optimization performance of FMQA will be enhanced through the implementation of the warm-start method. Nevertheless, the optimal initialization method for leveraging the warm-start approach in FMQA remains undetermined. Consequently, the present study compares a number of initialization methods and identifies the most appropriate for use with a warm-start in FMQA through numerical experimentation. Furthermore, the properties of the proposed FM initialization method are analyzed using random matrix theory, demonstrating that the approximation accuracy of the proposed method is not significantly influenced by the specific Ising model under consideration. The findings of this study will facilitate the advancement of combinatorial optimization problem-solving through the use of Ising machines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,機械学習モデルであるFacterization Machine(FM)を用いて,与えられた近似Isingモデルを高精度に近似できる初期化手法を提案する。 FMを用いたIsingモデルの構築は、量子アニールを用いた因子化マシンを用いた組合せ最適化問題に適用する。 FMQAの最適化性能は、ウォームスタート方式の実装により向上することが期待されている。 それでも、FMQAにおけるウォームスタートアプローチを利用するための最適初期化法は未決定のままである。 そこで本研究では,FMQAの初期化手法を多数比較し,数値実験によりFMQAのウォームスタートに最も適した手法を同定した。 さらに,提案手法の特性を確率行列理論を用いて解析し,提案手法の近似精度が検討中のIsingモデルに大きく影響しないことを実証した。 本研究は,Ising マシンを用いた組合せ最適化問題の進展を促進するものである。

関連論文リスト

• Research on short-term load forecasting model based on VMD and IPSO-ELM [0.0]
  本研究では,変分モード分解(VMD)と改善粒子群最適化(IPSO)アルゴリズムを統合し,エクストリーム学習マシン(ELM)を最適化する高度な統合予測手法を提案する。 シミュレーションの結果,提案手法は従来のELM法, PSO-ELM法, PSO-ELM法と比較して予測精度と収束速度を著しく向上することがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-04T09:20:33Z)
• Maximum a Posteriori Estimation for Linear Structural Dynamics Models Using Bayesian Optimization with Rational Polynomial Chaos Expansions [0.01578888899297715]
  本稿では,MAP推定のための既存のスパースベイズ学習手法の拡張を提案する。 ベイズ最適化手法を導入し,実験設計を適応的に強化する。 疎性誘導学習と実験設計を組み合わせることで,モデル評価の回数を効果的に削減する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T06:11:37Z)
• Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
  条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。 本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:47:37Z)
• Hybrid Algorithm of Linear Programming Relaxation and Quantum Annealing [0.6526824510982802]
  1つのアプローチは、古典的アルゴリズムを用いて近似解を取得し、量子アニール(QA)を用いてそれを精製することである。 本稿では,リニアプログラミング(LP)緩和と呼ばれる単純な連続緩和手法を用いる手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T14:53:43Z)
• An Optimization-based Deep Equilibrium Model for Hyperspectral Image Deconvolution with Convergence Guarantees [71.57324258813675]
  本稿では,ハイパースペクトル画像のデコンボリューション問題に対処する新しい手法を提案する。 新しい最適化問題を定式化し、学習可能な正規化器をニューラルネットワークの形で活用する。 導出した反復解法は、Deep Equilibriumフレームワーク内の不動点計算問題として表現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-10T08:25:16Z)
• Optimization of Annealed Importance Sampling Hyperparameters [77.34726150561087]
  Annealed Importance Smpling (AIS) は、深層生成モデルの難易度を推定するために使われる一般的なアルゴリズムである。 本稿では、フレキシブルな中間分布を持つパラメータAISプロセスを提案し、サンプリングに少ないステップを使用するようにブリッジング分布を最適化する。 我々は, 最適化AISの性能評価を行い, 深部生成モデルの限界推定を行い, 他の推定値と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T07:58:25Z)
• Sparse high-dimensional linear regression with a partitioned empirical Bayes ECM algorithm [62.997667081978825]
  疎高次元線形回帰に対する計算効率が高く強力なベイズ的手法を提案する。 パラメータに関する最小の事前仮定は、プラグイン経験的ベイズ推定(英語版)を用いて用いられる。 提案手法はRパッケージプローブに実装されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T19:15:50Z)
• Zeroth-Order Hybrid Gradient Descent: Towards A Principled Black-Box Optimization Framework [100.36569795440889]
  この作業は、一階情報を必要としない零次最適化(ZO)の反復である。 座標重要度サンプリングにおける優雅な設計により,ZO最適化法は複雑度と関数クエリコストの両面において効率的であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-21T17:29:58Z)
• A Dynamical Systems Approach for Convergence of the Bayesian EM Algorithm [59.99439951055238]
  我々は、(離散時間)リアプノフ安定性理論が、必ずしも勾配ベースではない最適化アルゴリズムの分析(および潜在的な設計)において、いかに強力なツールとして役立つかを示す。 本稿では,不完全データベイズフレームワークにおけるパラメータ推定を,MAP-EM (maximum a reari expectation-maximization) と呼ばれる一般的な最適化アルゴリズムを用いて行うことに着目したML問題について述べる。 高速収束(線形あるいは二次的)が達成され,S&Cアプローチを使わずに発表することが困難であった可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-23T01:34:18Z)
• Estimating Basis Functions in Massive Fields under the Spatial Mixed Effects Model [8.528384027684194]
  大規模データセットでは、予測最大化(EM)アルゴリズムを用いた定位クリグが、通常の計算で禁止されるクリグ法に代わるものとして提案されている。 本研究では,空間混合効果(SME)モデルを用いた代替手法を開発したが,観測値と結び目の間の空間依存性の範囲をAECMアルゴリズムを用いて推定することで,さらなる柔軟性を実現することができる。 実験により,予測精度を犠牲にすることなく,余剰パラメータ推定の計算負担を最小化しながら,予測精度の向上を図っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-12T19:36:40Z)
• Efficient Debiased Evidence Estimation by Multilevel Monte Carlo Sampling [0.0]
  ベイズ推論に基づくマルチレベルモンテカルロ法(MLMC)の最適化手法を提案する。 計算結果から,従来の推定値と比較すると,かなりの計算量の削減が確認できた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-14T09:14:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。