チュートリアル講演 TL01
凸最適化に基づく構造的スパース推定法
講師
黒田 大貴 氏 (立命館大学)
概要
信号処理や機械学習などに現れる推定問題では，所望情報のスパース性が凸最適化によって広く利用されている．一方，非ゼロ成分が特別な構造を有する「構造的スパース性」はスパース性よりも詳細な特徴であり，推定精度向上のための鍵となるはずだが，具体的構造の未知性が障壁となって十分に活用されてこなかった．本講演では，構造的スパース推定の基礎について説明した後，講演者らが提案した所望情報に対して適切な構造を自動的に特定可能な凸最適化型構造的スパース推定法を紹介する．