朱鷺の杜(IBIS)ブログ

情報論的学習理論(IBIS)に関する管理人の独断と偏見に満ちた意見

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ibis2005 報告 (1)

朱鷺の杜と名乗っている以上,ibis に関しては迅速かつ詳細なレポートをお届けすべきであるが,何しろ大学教養の時以来の電車通勤で結構へばっているのでお許しいただきたい. ブログをちゃんと更新されている方は早速レポートを書かれているようで,おそらくしましまさんが朱鷺の杜wikiの方に載せておいてくれているので参照されたい.
すでに今日は二日目が終わったのだが力尽きたので一日目だけ.

最初のセッションはグラフ関連のオーガナイズドセッションで,津田さんが個人的に聞きたい話ということで選んだだけあって,3件とも面白い発表であった. 最初のグラフマイニングの話は,確率的なアプローチがあるかどうかという質問が出ていたが,いわゆる「自明なサンプリング」以外に何かおいしいことがないと,面白い話にはならないと思った. 次のグラフカーネルの話では,特徴を相互情報量を使って選ぶところがあり,ある意味これがIBISっぽい部分なのだが,各特徴を独立だと思ってそれぞれの情報量を計算しているので,それがあまりうまくいかない原因だと思う. 単に識別誤差でグリーディに特徴選択して行ったほうがよいだろう. 3番目はラベリングの話で,条件付確率場という話が出てきて,これは去年の snowbird でも盛んに出ていた話でちゃんと勉強しよう.

午後の最初のセッションは「基礎・理論」. 杉山君が covariance shift での情報量規準という話をしていた. 比較で実験していた cross validation は重みもなにもつけないものだったのでそれを q/p で重みつけたら結構いけるじゃないかと思った. 次は階層的状態空間モデルで長期予測をするという話で,これはまあ Thrun とか谷さんとかが昔からやっている話を逆にシンプルにすっきりさせた話で自然なモデルである. 最後鈴木先生のベイジアンネットの構造学習の強一致性は,結果自体は驚くべきものではないが,ちゃんと示しておくことは大事な問題である.

午後の2番目は「アルゴリズム」で,座長をやらせていただきました.
松本研のお家芸であるオンラインベイズで,パラメータの事前分布の分散パラメータをフィッシャー計量の逆数に取るという話で,非常にわかりやすい話. フィッシャー計量の計算に結構時間がかかるようなのでこのあたりのサボり方がポイントだろうか. 次は樺島研の適応TAPの解き方の話だったが,詳しいアルゴリズムが予稿集を読んでもよくわからなかった. 田中利幸さんがデータの統計量を使った方法との比較について聞いていて,最初それと提案手法は定性的に同じじゃないかなーと思っていたのだが,後で樺島さんの話を聞いたところではパラメータ数が多い推定みたいなことになっているようで,そのあたりちゃんと統計の問題として考えてみるのはおもしろいかも. 3番目もやはり樺島研の発表で,自由エネルギーが各軸方向には下に凸(*)という性質を使って単調減少するアルゴリズムを提案していた. ただ,この最小化法自体は詰めが甘く,いろいろ突っ込まれていた. むしろ(*)の性質を見つけたところが発見ということだろう.

とここまで書いたところで力尽きたのでポスター発表に関する続きは第2弾で. ちなみにプログラム委員をやったのでわかるのですが,ポスターだからといってオーラルより質が低いということは全くありません. 念のため. 私は難しい理論とかはむしろポスター向きだと思ったので,私が査読した論文はほとんど足切りでポスターに回っています.
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  • 2005/11/12(土) 22:31:35 |
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