博士論文: Frank-Wolfe-based Boosting Algorithms and Its Extensions
機械学習のアルゴリズムと理論，特にブースティングに興味があります．
Data Analyst として働きつつ，趣味で理論研究を続けています．
研究分野
- 機械学習
- ブースティング
- サポートベクターマシン
- 統計的学習理論
- オンライン学習
- 凸最適化
論文
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Ryotaro Mitsuboshi, Kohei Hatano, and Eiji Takimoto.
Online Combinatorial Linear Optimization via a Frank-Wolfe-based Metarounding Algorithm.
IEICE Transactions on Information and Systems 2024
[paper]
[arXiv]
[code]
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Yuta Kurokawa, Ryotaro Mitsuboshi, Haruki Hamasaki, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, and Holakou Rahmanian.
Extended Formulations via Decision Diagrams.
COCOON 2023
[paper]
[arXiv]
[code]
[slide]
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Ryotaro Mitsuboshi, Kohei Hatano, and Eiji Takimoto.
Solving Linear Regression with Insensitive Loss by Boosting.
IEICE Transactions on Information and Systems 2024
[paper]
[code]
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Ryotaro Mitsuboshi, Kohei Hatano, and Eiji Takimoto.
Boosting as Frank-Wolfe.
Preprint
[arXiv]
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国際学会発表（査読あり）
国際学会発表（査読なし）
国内学会発表（査読なし）
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三星 諒太朗, 畑埜 晃平, 瀧本 英二.
フランク・ウルフ法に基づく 1-ノルム正則化ソフトマージン最適化
日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会 & シンポジウム
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黒河 祐太, 三星 諒太朗, 浜崎晴輝, 畑埜 晃平, 瀧本 英二.
決定ダイアグラムに基づく線形制約付き最適化問題の拡張定式化
日本オペレーションズ・リサーチ学会 2023年春季研究発表会 & シンポジウム
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三星 諒太朗, 畑埜 晃平, 瀧本 英二.
ブースティングに基づく高速なメタラウンディング
第26回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2023)
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三星 諒太朗, 畑埜 晃平, 瀧本 英二.
フランク・ウルフ法としてのブースティング
第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2022)
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黒河祐太, 三星諒太朗, 浜崎晴輝, 畑埜晃平, 瀧本英二, Horakou Rahmanian.
決定ダイアグラムに基づく拡張定式化
第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2022)
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黒河 祐太, 三星 諒太朗, 畑埜 晃平, 瀧本 英二, Holakou Rahmanian.
データの決定ダイアグラム表現に基づく１ノルム正則化ソフトマージン最適化
第23回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2020)
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三星 諒太朗, 畑埜 晃平, 瀧本 英二.
線形計画法に基づくブースティング手法の収束性解析
第22回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2019)
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三星 諒太朗, 畑埜 晃平, 瀧本 英二.
Frank-Wolfe型ブースティングの高速化
第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2018)
ソフトウェア
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MiniBoosts.
Rust で書かれたブースティングライブラリ
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Bandit.
Rust で書かれたバンディットアルゴリズムのライブラリ
最終更新: 2024/09/25
連絡先: rmitsuboshi.research[at]gmail.com
