Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ICML2013読み会 "ELLA: An Efficient Lifelong Learni...
Search
Yuya Unno
July 09, 2013
Research
0
15
ICML2013読み会 "ELLA: An Efficient Lifelong Learning Algorithm"
Yuya Unno
July 09, 2013
Tweet
Share
More Decks by Yuya Unno
See All by Yuya Unno
深層学習で切り拓くパーソナルロボットの未来 @東京大学 先端技術セミナー 工学最前線
unnonouno
0
17
深層学習時代の自然言語処理ビジネス @DLLAB 言語・音声ナイト
unnonouno
0
38
ベンチャー企業で言葉を扱うロボットの研究開発をする @東京大学 電子情報学特論I
unnonouno
0
34
PFNにおけるセミナー活動 @NLP2018 言語処理研究者・技術者の育成と未来への連携WS
unnonouno
0
9
進化するChainer @JSAI2017
unnonouno
0
17
予測型戦略を知るための機械学習チュートリアル @BigData Conference 2017 Spring
unnonouno
0
11
深層学習フレームワーク Chainerとその進化
unnonouno
0
16
深層学習による機械とのコミュニケーション @DeNA TechCon 2017
unnonouno
0
24
最先端NLP勉強会 “Learning Language Games through Interaction” @第8回最先端NLP勉強会
unnonouno
0
12
Other Decks in Research
See All in Research
Generative Models 2025
takahashihiroshi
25
13k
大学見本市2025 JSTさきがけ事業セミナー「顔の見えないセンシング技術:多様なセンサにもとづく個人情報に配慮した人物状態推定」
miso2024
0
140
【緊急警告】日本の未来設計図 ~沈没か、再生か。国民と断行するラストチャンス~
yuutakasan
0
150
言語モデルの地図:確率分布と情報幾何による類似性の可視化
shimosan
5
1.5k
近似動的計画入門
mickey_kubo
4
1k
不確実性下における目的と手段の統合的探索に向けた連続腕バンディットの応用 / iot70_gp_rff_mab
monochromegane
2
170
集合間Bregmanダイバージェンスと置換不変NNによるその学習
wasyro
0
140
[RSJ25] Enhancing VLA Performance in Understanding and Executing Free-form Instructions via Visual Prompt-based Paraphrasing
keio_smilab
PRO
0
110
数理最適化に基づく制御
mickey_kubo
6
730
Agentic AIとMCPを利用したサービス作成入門
mickey_kubo
0
550
診断前の病歴テキストを対象としたLLMによるエンティティリンキング精度検証
hagino3000
1
130
Vision and LanguageからのEmbodied AIとAI for Science
yushiku
PRO
1
530
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
43
2.7k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
460k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
110k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
8
920
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
339
57k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.9k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
330
21k
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
3
58
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
431
66k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
358
30k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
26
1.9k
Transcript
ELLA: An Efficient Lifelong Learning Algorithm 株式会社Preferred Infrastructure 海野 裕也
(@unnonouno) 2013/07/09 ICML2013読み会@東大
⾃自⼰己紹介 l 海野 裕也 (@unnonouno) l プリファードインフラストラクチャー l 情報検索索、レコメンド l 機械学習・データ解析研究開発
l Jubatusチームリーダー l 分散オンライン機械学習フレームワーク l 専⾨門 l ⾃自然⾔言語処理理 l テキストマイニング 2
要旨 l Lifelong learningのためにGO-MTLの精度度をほとんど落落 とさずに、1000倍早くした l ⼿手法の要旨は以下の2点 l テーラー展開して元の最適化の式を簡略略化 l
再計算の必要な項の計算を簡略略化 3
Lifelong learning 4
Lifelong learning l タスクが次々やってくる l Z(1), …, Z(Tmax) l 学習者はタスクの数も順番も知らない
l 各Zは教師有りの問題(分類か回帰) l 各タスクにはn t 個の教師ありデータが与えられる マルチタスクで、タスクが次々やってくるイメージ 5
Lifelong learningのキモチ(ホントか?) l ずっと学習し続ける l データセットはオンラインでやってくる l 過去の学習結果をうまく活かしたい(似たような問題、 組み合わせの問題が多い) 例例えば将来的に、ずっと学習し続けるインフラのようなモ
ノができた時を想定している(のかも) 6
Grouping and Overlap in Multi-Task Learning (GO-MTL) [Kumar&Daume III ’12]
l L: 損失関数 l w = Ls: モデルパラメータ l L: k個の隠れタスクの重み l s: 各タスクをLの線形和で表現する役割 l sは疎にしたいのでL1正則化 7 収束の証明のために ちょっと変えてある
GO-MTLが遅い l GO-MTL⾃自体はマルチタスクのバッチ学習⼿手法なので データが次々やってくるLifelong learningに適⽤用しよう とすると遅い l 2重ループが明らかに遅そう 8
⼯工夫1: 損失関数の部分をテーラー展開 9 θ(t)の周りで2次の テーラー展開
⼯工夫2: 全てのtに対するs(t)の最適化を⾏行行うのは⾮非効 率率率 10 s(t)の最適化を 順次行う
実際の更更新式 l L = A-1b l 実際に計算するときは、Aとbは差分更更新できるような⼯工 夫が⼊入っている 11
実験結果 12 バッチとほとんど同じ精度度で1000倍以上速い!!
あれ、よく⾒見見ると・・・ 13 Single Task Leaning (STL) でもそこそこだし、 当然もっと速い・・・
まとめ l マルチタスクのバッチ学習であるGO-MTLをLifelong learningに適⽤用するために、⾮非効率率率な部分を効率率率化した l ほとんど精度度を下げずに、1000倍以上⾼高速化した l タスクを独⽴立立に解いてもそこそこの精度度が出ていて、実 験設定はもう少し考慮しても良良かったのかも 14