連続最適化研究部会第2回研究会

応用数理学会会員の皆様へ.

連続最適化研究部会第2回研究会を開催致しますのでご参加いただければ幸いです．

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日時: 2023 年 7 月 21 日 (金) 17:00–18:30
開催方法: 対面およびウェブ会議システム Zoom によるハイブリッド開催
対面会場: 東京工業大学 大岡山キャンパス 西 9 号館 508 号室
講演者: 池祐一氏 (九州大学 マス･フォア･インダストリ研究所)
講演題目: 位相的データ解析に基づく損失関数とその最適化について
講演概要: 位相的データ解析はデータの「大まかな形」，数学でいうところのトポロジーを抽出して解析に使う手法である．
そこではデータの「穴」のトポロジー情報を，パーシステンス図という2次元プロットとして抽出する．
近年，位相的データ解析は機械学習と結びついて発展してきており，特にパーシステンス図の関数を目的関数とする
最適化問題を解くことでパラメータ・学習器をトポロジー的にコントロールするというアプローチが現れてきた．
パーシステンス図の関数はほとんど至るところで微分可能というよい性質をもつが，トポロジーに関する
組合せ構造に由来する複雑さからその最適化問題に対する解法の理論的性質は未解明であった.
この講演では，まず位相的データ解析の基礎について説明した後，パーシステンス図の関数に対する勾配降下法の一般的な収束定理を示す．
また，そのような関数を実際に最適化する際の問題点も共有したい．

参加登録方法：以下のHPより登録をお願いします．
https://sites.google.com/view/jsiam-conopt/home

参加登録締め切り：
対面参加：7月20日13時
オンライン参加：研究会終了まで
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