NTTコミュニケーション科学基礎研究所
ベイズ勉強会 (機械学習輪講)
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内部で行っている, 統計的機械学習(ベイズに限らなくてもよい)の論文輪講です。
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  

12/15(火) 澤田

12/10(木) 藤野

11/26(木) 欧陽

11/10(火) 進藤

11/5 (木) Kevin

10/27(火) 青山

  • "Disorder inequality: a combinatorial approach to nearest neighbor search," N. Goyal, Y. Lifshits, H Schutze, Web Search and Data Mining (WSDM), 2008
  • 探索対象集合に類似度が与えられた空間（距離空間の必要無）の任意の3要素（点）の間の類似度に関する順位について、ある三角不等式が成り立つという仮定の下での、効率的な探索法の提案。データサイズnに関するexpected query timeはO(logn ・loglogn)。
  • 論文dineq.pdf,参考文献SODA2009Lifshits-CombAlgNN-SODA2009.pdf
  • 資料（修正版）DisorderIneq.v3.2.ppt

10/20(火) IBIS 2009 (10/19-10/21)

10/13(火) 渡部

  • A. Gunawardana, M. Mahajan, A. Acero and J.C. Platt, "Hidden Conditional Random Fields for Phone Classification," Proc. INTERSPEECH, 2005
  • 論文hcrf.pdf
  • 資料hcrf_v1.ppt
  • 話題に出たRproprprop.pdf
  • Rpropの音声認識用識別学習への適用eRoux2005Eurospeech09.pdf

10/6(火) 坂野

9/29(火) 櫻井

9/15(火) 石黒

  • E. Sudderth, A. Ihler, W. Freeman and A. Wilsky, "Nonparametric Belief Propagation", CVPR 03.
  • Belief propagation(BP)を、状態量が連続で分布が簡単に書き下せない場合にも利用できるように拡張します。かなり読みにくい論文ですが、できるだけ説明いたします。
  • 論文Sudderth03nBP.pdf

9/8(火) 持橋

8/25(火) 南

  • H. Zen, K. Tokuda, and T. Kitamura, “Reformulating the HMM as a Trajectory Model by Imposing Explicit Relationships Between Static and Dynamic Feature Vector Sequences,” Computer Speech and Language, 21(1), pp. 153-173, 2007.
  • 資料 ReformulatingtheHMMasatrajectory.pdf

7/28(火) 岩田

7/21(火) 上田

7/14(火) 持橋

7/9(木) 坂野

7/2(木) 藤野

  • Xue, G.R., et al.: Topic-bridged PLSA for Cross-Domain Text Classification. In Proc. of SIGIR'08
  • 論文： p627-xue.pdf
  • 発表資料： 090702.pdf

6/23(火) 阿部

6/16(火) 石黒

  • Fu, Song and Xing, "Dynamic Mixed Membership Blockmodel for Evolving Networks", ICML 2009.
  • ネットワークの時間変化モデルです。Dynamic Topic modelと同様の要領で、mixed membership modelを拡張します。
  • 論文: Fu09ICML.pdf
  • 発表資料: 090616.ppt

6/9(火) 青山

  • "Principal component analysis based on L1-norm maximization," N. Kwak, IEEE TPAMI, 2008. Kwak-L1PCA-TPAMI2008.pdf
  • 外れ値にロバストであると言われているL1-normを用いたPCAを簡便に行う方法。データの平均ベクトルから各データベクトルまでのL1距離の総和を最大化する方向を求める問題。この問題とは設定が少し異なる、任意の2つのベクトル間のL1距離の総和を最大化する方向を求める問題との比較も行う予定（L2の場合、両者は一致）。
  • 発表資料PCA-L1v2.090610.ppt：配布版を訂正しました。

5/26(火) 川前

5/19(火) 岩田

5/12(火) 持橋

4/28(火) 渡部

  • F. Sha and L. K. Saul (2007). Large margin hidden Markov models for automatic speech recognition. In B. Schoelkopf, J. Platt, and T. Hofmann (eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 19, pages 1249-1256. MIT Press: Cambridge, MA. lmhmm_nips06.pdf

4/21(火) 南

  • J. Pineau, G. Gordon & S. Thrun "Point-based value iteration: An anytime algorithm for POMDPs''. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). Acapulco, Mexico. pp. 1025-1032. Aug. 2003. jpineau-ijcai03.pdf

4/14(火) 櫻井

  • 研究紹介: SPIRAL: efficient and exact model identification for hidden Markov models, KDD2008 spiral.pdf

4/2(木): NIPS 2008論文サーベイ会(3) : 藤野、青山

3/31(火): NIPS 2008論文サーベイ会(2): 川前

3/10(火): NIPS 2008論文サーベイ会(1): 岩田、石黒、上田

2/3(火) 上田

  • "Mixed Membership Stochastic Blockmodels". E. Airoldi, D. Blei, S. Fienberg, E. Xing (NIPS2008)
  • object間の関係性を表す有向グラフの生成モデル。潜在クラスを仮定し、混合潜在クラスとしてモデル化。ノンパラベイズではない、普通？のベイズ。混合比の導入がoriginal? 学習は変分近似。
  • 論文 NIPS2008_0090.pdf
  • ポスタースライド NIPS2008_0090_slide.pdf
  • 関連論文（山田追加） psk-aaai-ss2008.pdf
  • 要点解説（山田追加） MMSB.ppt

1/15(木),1/21(水) 山田

1/6(火) 持橋