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  

12/6(金) : 岩田

11/29(金) : マチュー

  • Xia Ning and George Karypis "SLIM: Sparse Linear Methods for Top-N Recommender Systems"
  • slide: "slim-presen.pdf"

11/22(金) : コロキウムのためお休み

11/15(金) : 中野

11/8(金) : 吉川

11/1(金) : 休み

10/25(金) : 坂野

10/18(金) : ITS世界会議のためお休み

10/11(金) : Hyvarinen講演のためお休み

10/4(金) : 久保

9/27(金) : 石畠

9/20(金) : 藤野

9/13(金) : 進藤

9/6(金) : 木村

8/30(金) : 吉田

8/23(金) : 竹内

8/2(金) : 石黒

  • Kumar et al., "Collective Diffusion Over Networks: Models and Inference", in Proc. UAI, 2013.
  • slides: "130802.pptx"

7/26(金) : 岩田

7/19(金) : 数原

7/12(金) : 豊田

  • Yu Peng, Raymond Chi-Wang Wong, Liangliang Ye, and Philip S. Yu: "Attribute-based subsequence matching and mining"
  • Proc. IEEE 28th International Conference on Data Engineering (ICDE), 2012.

7/5(金) : 江崎

6/21(金) : マチュー

6/14(金) : 吉川

5/31(金): 休会

5/24(金) : 中野

5/10(金) : 竹内

4/26(金) : 坂野

4/19(金) : 上田

4/12(金) : 久保

4/5(金) : 岩田

3/29(金) : 藤野

3/22(金) : 進藤

3/15(金) : 石黒

1/11(金) から3/1(金)まではNIPS2012読み会期間です.

3/1(金) : Kevin

  • Learning dependency structure of latent factors [ paper ]
  • Efficient high-dim maximum entropy modeling via symmetric partition functions [ paper ]
  • Majorization for CRFs and Latent likelihoods [ paper ]

2/8(金) : 久保,竹内

  • Cocktail Party Processing via Structured Prediction (担当:久保) [ paper ]
  • Image Denoising and Inpainting with Deep Neural Networks(担当:久保) [ paper ]
  • Learning with Recursive Perceptual Representation [ paper ]
  • 久保担当文スライド: "NIPSread.2012.kubo.pdf"

2/1(金) : 木村

1/25(金) : 石黒,澤田

  • Automatic Feature Induction for Stagewise Collaborative Filtering (石黒担当)
  • Topic-Partitioned Multinetwork Embeddings (石黒担当)
  • Factoring nonnegative matrices with linear programs (澤田担当)
  • Clustering by Nonnegative Matrix Factorization Using Graph Random Walk (澤田担当)
  • 資料(澤田担当) "bayes130125reading.pptx"

1/18(金) : 吉田

  • Learning as MAP Inference in Discrete Graphical Models
  • Multiple Choice Learning: Learning to Produce Multiple Structured Outputs
  • slide "Bayesian-NIPS2012-yasuhisay.pptx"

1/11(金) : 山田(武)

  • Truncation-free Stochastic Variational Inference for Bayesian Nonparametric Models
  • Random function priors for exchangeable arrays with applications to graphs and relational data
  • Scalable imputation of genetic data with a discrete fragmentation-coagulation process
  • Small-Variance Asymptotics for Exponential Family Dirichlet Process Mixture Models
  • Hamming Distance Metric Learning
  • Multimodal learning with deep boltzman machines
  • 資料:上記論文を参照しながら口頭で説明のため、資料はなし