- 機械学習
ホロノミック勾配法
ホロノミック勾配法
坂倉(@a2ki)です。
本日は、ホロノミック勾配法について紹介します。
ホロノミック勾配法は、最適化したい関数:g(θ)の導関数が陽に書けない場合の勾配法です。このような環境で愚直に勾配法動かしたいなら、毎STEPで導関数の数値評価が必要になります。それに対し、ホロノミック勾配法は
することにより
を可能にする手法です。
ここで、g(θ)の微分方程式を”素直に”記述すると、無限に高階の導関数が出てくるため、上記方法は実現できません。ホロノミック勾配法は、これを有限の階数の導関数で抑えるため、上記方法の実現が可能となります。これには、グレブナー基底の理論を用います。
さて、ここでホロノミック勾配法が適用可能な関数(ホロノミック関数)が気になるところです。これが、驚くべきことに
等、非常に広い範囲にわたります(個人的に1個目と2個目を見るとゾクゾクします)。
詳細は、以下のスライドに記述しました。なお、スライド内、グレブナー基底の理論については記述しておりません。その詳細は、スライド内参考文献を見て頂ければと思います。