数理最適化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2024/08/30 02:57 UTC 版)
数学の計算機科学やオペレーションズリサーチの分野における数理最適化（すうりさいてきか、英: mathematical optimization）または数理計画法（英: mathematical programming）とは、（ある条件に関して）最もよい元を、利用可能な集合から選択することをいう[1]。
[続きの解説]
「数理最適化」の続きの解説一覧
- 1 数理最適化とは
- 2 数理最適化の概要
数理最適化
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/04/15 15:33 UTC 版)
多くの機械学習手法はデータに対するモデル出力の誤差を定義し、誤差を最小化するようにパラメータの更新（学習）をおこなう。誤差を計算する関数、すなわち損失関数を最小化する学問体系は応用数学において数理最適化（解かれる問題は最適化問題）と呼ばれる。 例えばニューラルネットワークでは損失関数に対して微分をおこなう勾配法（確率的勾配降下法など）で学習がしばしばおこなわれる。勾配法による最適化が最適解に収束するか否かは数理最適化の理論によって研究される。また用いられる最適化法によってニューラルネットワークに課される制約も異なり、勾配法を用いるには連続する関数適用がすべて微分可能である（バックプロパゲーションが可能である）ことが求められる（生成モデルのサンプリングに強く制約を与える）。
※この「数理最適化」の解説は、「機械学習」の解説の一部です。
「数理最適化」を含む「機械学習」の記事については、「機械学習」の概要を参照ください。
ウィキペディア小見出し辞書の「数理最適化」の項目はプログラムで機械的に意味や本文を生成しているため、不適切な項目が含まれていることもあります。ご了承くださいませ。 お問い合わせ。
- 数理最適化のページへのリンク
