剛(IBMワトソン研究所)Abstractブロックチェーン技術に基づく暗号通貨の成功以降、分散的かつ非中央集権的なトランザクションの管理の手法は情報技術の最近の大きな話題のひとつになっている。分散環境での機械学習は長い研究の歴史を持っているが、非中央集権アーキテクチャの観点で、アルゴリズムを見直してみるのは興味深い。マルチタスク学習はある意味で、知識の共有を通しよりよいモデルを作ることを目的としている。分散環境では常にデータのプライバシー保護の問題が問題になる。両者の矛盾を、どのように非中央集権的な仕組みの中で解決できるか、というのが問題である。我々は、指数分布族の混合モデルの推定問題を、マルチエージェントの合意問題としてとらえることで、非中央集権的なマルチタスク学習が可能であることを示す。プライバシー保障の手法、代数的グラフ理論と合意問題との興味深い関連なども指摘する。目的に、Cookieを使用しております。詳しくはプライバシーポリシーをご覧ください。Overview本ウェブサイトでは、利便性向上を目的にCookieを使用しております。Webサイトの基本的な機能に不可欠なCookieは、ブラウザに保存されます。ウェブサイトへのアクセス状況を分析するため、サードパーティの必須ではないCookieも使用しています。必須ではないCookieは、ユーザーの同意がある場合にのみブラウザに保存されます。必須ではないCookieをオプトアウトすることも可能ですが、それによりウェブサイトの閲覧に影響を与える可能性があります。experience.必須のCookie/Necessary必須のCookie/Necessary常に有効ウェブサイトを正常に機能させるのに必要なCookieです。ウェブサイトの基本的な機能やセキュリティ機能を確保するためのCookieのみがこれに含まれます。これらのCookieが個人情報を保存することはありません。anonymously.必須ではないCookie/Non-necessary必須ではないCookie/Non-necessaryウェブサイトを機能させるために必須ではないCookieです。アクセス状況を分析するためのCookieです。ユーザーの同意が得られた場合のみCookieを保存します。obtained.保存して同意ページトップヘスクロール。