グラスマン多様体分散最適化の論文がMachine Learningに採録

パラメータ空間がグラスマン多様体を成す最適化問題において,処理のスケーラビリティと情報の秘匿性に適した分散最適化手法についての論文が,機械学習ジャーナルの Machine Learning に採録されました.タイトルは,A Riemannian gossip approach to subspace learning on Grassmann manifold (B.Mishra, HK, P.Jawanpuria, and A.Saroop)です.この研究は,Microsoft社(当時Amazon社)・Mishra博士との2016年に開始した共同研究です.