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行列分解における暗黙の正則化

（Implicit Regularization in Matrix Factorization）

#Gradient Descent
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田中専務

拓海先生、部下から「この論文を読め」と言われまして、正直何をどう導入すれば投資対効果が出るのかが見えません。要点をざっくり教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は「最適化手法そのものがどんな解を選ぶか」を論じているんですよ。結論ファーストで言うと、ある条件下で勾配降下法（Gradient Descent; GD・勾配降下法）が自然と「核ノルム（nuclear norm; 行列の単純さを測る指標）が最小になる解」を選ぶという話です。大丈夫、一緒に順を追って説明できますよ。

田中専務

なるほど。勾配降下法自体が

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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