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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ibis2006 報告 (1)

今年の IBIS は大阪ということでしたが,なかなか盛況です.
東京開催だとつくばから通うことになって逆に大変なので,地方でやるのも悪くないですね.
中之島はちょっと交通不便ですが.

さて,10/31 の午前中の FPAI の樺島さんの講演ぐらいから参加しました. 新しい特定領域に絡めて,わかりやすくかつ魅力的な講演でした. やはり講演はああいう風にやらないといけませんね. まねしようと思っても出来ませんけど.
内容的には,数が変わると相が変わるというような話でしたが,そこに至るロジックがちょっとわからない部分がありました.
N が無限大に行くと,有限では出てこない本質的に違うことが出てくるという話と,N を無限大に持っていくと統計物理的解析が易しくなるという話が両方入っていると思います. ただ,前者は「シグモイド関数でβを無限大に持っていくとステップ関数になる」以上のところはよくわからなかったです. 磁石の例は N を無限に持っていったから磁石ができるようになったわけではなくて,平均だけ見ていたのを磁化率の分布で見てやったから磁石ができるということなのですよね. まあ実はみんなが恐れているというか期待しているのは後者で,樺島研秘伝の大ナタで問題をばっさばっさと切り捨てる力は N 無限大という領域でさらに力を発揮するという方が私にはわかりやすいです. 役人にはそうじゃないでしょうけど.

午後に入って IBIS スタート. 鈴木先生のごあいさつに続いていきなりわれわれのスペシャルセッション. 自分なりに講演がんばっているつもりですが,いまいち受けが悪かったですね. もっと修行しないと.
論文には絵を一枚も入れなかったのでスライドをここにおいておきます. 論文とあわせてご参照ください.
いろいろごちゃごちゃ書いてありますが,その後考えると言いたかったことはそれほど多くありません. たぶん以下の二つぐらいが重要なポイントです.
・GA や EDA はすごく速く温度が下がり,エルゴード性は突然変異に頼っている(典型的な動きは非定常)
・EDA と MCMC の違い. 上田さんに聞かれましたが,あまり適切な答えはできなかったかも. MCMC の提案分布を学習で変えるというアルゴリズムを考えるとこれは EDA に対応しているように思えます(もっと一般化されているけど). すると EDA は MCMC のメタ学習をしているようなものでしょうか? ただ,提案分布の学習という研究自身は福島先生に聞いた感じでは直接にはあまりないみたいです. 個別には結構みんなやっていることなのかもしれませんけど.

さて,前座の私に続いて伊庭先生@東大,鈴木先生による EDA の解説. 立場的に正反対といってもいいお二人ですが,別に泥沼というわけでもなく,それぞれはっきりしていてよかったと思います. 聴衆の皆さんにも楽しんでいただけたようです. 招待講演の Muehlenbein 氏の話は鈴木先生の話が前にあったので,結構わかりやすかったのではないでしょうか.

セッション全体で,「事前知識」みたいなのが,アルゴリズムがうまくいくかどうかの鍵という話が出ていました. これはまあ最適化に限った話ではなくて,普通の学習の話でも同様にこの論議はあるわけですね. ただし,「何も前提条件を定めない」アルゴリズムでありながら,「事前知識が大事」とかいうとなんか詐欺にあったような気になってしまうのかもしれません.

まあなんにしても無事に終わってよかったです. FPAI の主査の有村先生と知り合いになれたのも個人的には収穫でした.
二日目の報告は別記事で.
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情報論的学習理論ワークショップ(IBIS)の非公式まとめ. 初期は情報理論とその応用学会によって開催されていましたが, 2001年からは信学会時限専門委員会 (IBIS-TG) の主催になりました. IBIS2006 (2006.10.31-11.2開催 @ 大阪 阪大中之島センター) IBIS2005 (2..

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