ビッグデータ解析のための非同期的な分散型最適化法

大数据分析的异步分布式优化方法

• 批准号: 13J09586
• 负责人: 松島 慎
• 金额: $ 0.77万
• 依托单位: The University of Tokyo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2013
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2013 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13J09586/
• 关键词: ビッグデータ; 機械学習; 最適化法; 並列計算

本研究課題は、機械学習手法の大規模化のためにはボトルネックである最適化法のデータ処理能力を解消していくことであり。そのために申請者はビッグデータに対し適用可能な最適化法の構築を目的として掲げ、達成のために次の3つの項目に関する研究を行うものである。①SSDを用いた単一マシンにおけるDual Cached Loopsのさらなる大規模化②分散計算機環境を利用したDual Cached Loopsの拡張によるビッグデータ学習③他の機械学習手法に対する最適化スキームの提案25年度においては、それぞれ、以下のように研究を遂行する計画であった。①アーキテクチャの構成を検討しスキームの実装を行う。さらに重要なデータの階層構造に応じた規準についても検討を行う。②分散最適化問題の再定式化の理論的な解析を行い、非同期プロセスをより効率的に行うことができる形の定式化の可能性を探る。③一般的な二値分類の問題、およびNMFにおける適切なアーキテクチャの構成を検討し、実装を行い網羅的な計算機実験を行う。25年度に実施した研究の成果において、②分散最適化問題の再定式化の理論的な解析を行い、非同期プロセスをより効率的に行うことができる形の定式化を得、実装かつ網羅的な実験まで行う事ができた。③一般的な二値分類の問題、および回帰問題において実装を行い網羅的な計算機実験を行うことができた。

This research topic is about the large-scale optimization of mechanical learning techniques. The applicant shall apply the construction of the possible optimization method, and shall disclose and achieve the relevant research of the third project. (1) the application of SSD in a single unit;(2) the application of Dual Cached Loops in a decentralized computer environment;(3) the optimization of SSD in a mechanical learning method; and (4) the implementation of the following research projects. 1. The composition of the game is discussed. This is an important part of the hierarchical structure. (2) To explore the possibility of theoretical reformulation of decentralized optimization problems, and to explore the possibility of theoretical reformulation of decentralized optimization problems. 3. General two-value classification problems, NMF, appropriate components, installation and operation of computer systems The results of the research conducted in 2015 are as follows: ① Theoretical analysis of reformulation of decentralized optimization problems; ② Implementation of non-synchronous optimization problems; ② Implementation of reformulation of decentralized optimization problems; ② Implementation of decentralized optimization problems; ② Implementation of decentralized optimization problems. 3. General two-value classification problems, return problems, installation problems, network problems, computer problems, etc.