2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[2T4-GS-5] エージェント:アルゴリズム

2023年6月7日(水) 13:30 〜 15:10 T会場 (遠隔)

座長:市川 嘉裕(奈良高専) [オンライン]

14:30 〜 14:50

[2T4-GS-5-04] 異なるサイズの特徴量を対象としたGPU並列化可能な部分空間最適輸送手法の検討

〇黄 健明1、笠井 裕之1 (1. 早稲田大学)

[[オンライン]]

キーワード:最適輸送理論、GPU並列処理

最適輸送(OT)理論を用いることで,既知の測度空間における異なる確率分布間の違いをWasserstein距離で比較することが可能となるが,その計算複雑度はO(n^3)であり実問題への適用は難しい.Sinkhornアルゴリズムは,エントロピー正則化によりその複雑度をO(n^2)に抑え,GPU並列化処理もサポート可能とする.しかしながら,サイズが異なる確率分布に対しは,GPU並列化処理はがほぼ不可能となる.そこで本稿では,最適輸送問題から変換した新たな部分空間最適輸送(SOT)問題を提案する.SOT問題では,輸送される分布のサイズが固定されておるため,元分布のサイズが異なってもGPU並列化処理が可能となる.さらに,OT問題を提案SOT問題に変換するための等価条件について提案し,本等価条件に基づき,深層辞書学習によりOT問題から近似等価のSOT問題に変換する手法を提案した.実験結果により,提案手法は近似誤差を低減可能であるとともに,計算時間を大幅に削減することが可能であることを確認した.

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