参加希望の方は採用ページをご覧下さい。 学生の方は, 夏季実習・一般実習でも参加できます。 実習については, 大学または, 最寄りの所員までどうぞ。
日程: 毎週金曜日 15:00-, ＠3階 交流コーナ.
- 注: 現在, 発表資料は外部へは公開していませんのでご注意ください。
2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007
12/19 (水) 石黒 16:00- ?
- S. Kim, M. G. Tadesse and M. Vannucci, "Variable selection in clustering via Dirichlet process mixture models", Biometrika (2006), 93, 4, pp. 877-893.
- Kim06VariableSelectionInClusteringViaDirichletProcessMixtureModels.pdf 論文
12/11 (火) 青山
- Y. Freund, S. Dasgupta, M. Kabra, and N. Verma, "Learning the structure of manifolds using random projections," NIPS 2007, Dec. 3rd. http://www.cse.ucsd.edu/~yfreund/papers/rptree_nips.pdf
- aoyama_071211v2.pdf 発表資料（pdfファイルに差し替えました。）
- tech-report.dasgupta.pdf 参考論文
12/ 6 (木) 川前
- Abhinandan Das and Mayur Datar and Ashutosh Garg and Shyam Rajaram. "Google News Personalization: Scalable Online Collaborative Filtering". WWW2007 http://www2007.org/papers/paper570.pdf
11/29 (木) 櫻井 (出張のため木曜日に変更)
- F. Korn, S. Muthukrishnan and Y. Wu, "Modeling Skew in Data Streams". ACM SIGMOD Conference 2006. http://www.research.rutgers.edu/~yihwu/research/sigmod06_modelskew.pdf
- sigmod06_talk.pdf 発表資料
- CM-Sketch.pdf 参考論文
11/20 (火) 藤野
- "Semi-supervised Multi-label Learning by Constrained Non-negative Matrix Factorization". AAAI 2006. http://www.cse.msu.edu/~liuyi3/publications/liu-06-semi-supervised.pdf
- 071120.pdf 発表資料(revised)
11/15 (木) 岩田 (出張のため木曜日に変更)
- "Discriminative learning for differing training and test distributions" http://www.mpi-inf.mpg.de/~scheffer/publications/icml2007-covariate.pdf
- 071113.pdf 発表資料
11/ 6 (火) IBISのためお休み
11/ 1 (木) 17:00- 上田 (変則開催です)
- Frank Wood and Thomas Griffiths, "Particle Filtering for Nonparametric Bayesian Matrix Factorization". NIPS 2006. http://cocosci.berkeley.edu/tom/papers/ibppf.pdf
- Thomas Griffiths and Zoubin Ghahramani. "Infinite latent feature models and the Indian buffet process". Gatsby Computational Neuroscience Unit Technical Report GCNU TR 2005-001. http://cocosci.berkeley.edu/tom/papers/ibptr.pdf
10/23 (火) 山田
- "The nested Dirichlet Process", Abel Rodriguez, David B. Dunson, Alan E. Gelfand, Duke University. http://ftp.stat.duke.edu/WorkingPapers/06-19.html
- 問題設定としては、例えば、全国各地に病院があるとします。各病院での（例えば）患者の分布は地域や規模等によって異なりますが、ある程度は関連して います。そこで、病院をクラスタリングしつつ、病院間でパラメータを共有しなが ら、各病院内の分布を学習しよう、という試みです。これは、Dirichlet Process Mixture モデルを拡張した、Dependent Dirichlet Process の特別な場合（簡単な場合？）になっています。Journal of the American Statistical Association, submitted. だそうです。
- ndpreview2.pdf
- ddpmodel.ppt
- nDPiHMM.pdf Multi-Task Learning for Sequential Data via iHMMs and the Nested Dirichlet Process ICML2007 発表の関連論文です。
10/16 (火) 持橋
- John Canny, "GaP: A Factor Model for Discrete Data". SIGIR 2004. http://www.cs.berkeley.edu/~jfc/papers/04/GAPmodel/SIGIR2004.pdf
- Daniel D. Lee and H. Sebastian Seung, "Algorithms for Non-negative Matrix Factorization". NIPS 2000. http://citeseer.ist.psu.edu/lee00algorithms.html