Unsupervised Machine Learning Hybrid Approach Integrating Linear Programming in Loss Function: A Robust Optimization Technique

要約

この論文では、教師なし機械学習モデルの損失関数内に線形計画法 (LP) を統合する新しいハイブリッド アプローチを紹介します。
この手法は、最適化手法と機械学習の両方の長所を活用することで、従来の手法では不十分な可能性がある複雑な最適化問題を解決するための堅牢なフレームワークを導入します。
提案されたアプローチは、線形計画問題の制約と目的を損失関数に直接カプセル化し、望ましい結果を最適化しながらこれらの制約を遵守するように学習プロセスを導きます。
この手法は、線形計画法の解釈可能性を維持するだけでなく、機械学習の柔軟性と適応性の恩恵も受けられるため、教師なしまたは半教師ありの学習シナリオに特に適しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel hybrid approach that integrates linear programming (LP) within the loss function of an unsupervised machine learning model. By leveraging the strengths of both optimization techniques and machine learning, this method introduces a robust framework for solving complex optimization problems where traditional methods may fall short. The proposed approach encapsulates the constraints and objectives of a linear programming problem directly into the loss function, guiding the learning process to adhere to these constraints while optimizing the desired outcomes. This technique not only preserves the interpretability of linear programming but also benefits from the flexibility and adaptability of machine learning, making it particularly well-suited for unsupervised or semi-supervised learning scenarios.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google