IBIS2014(11/17-19@名古屋大学)に参加しました

名古屋大学で17日から19日まで開催されたIBIS2014に参加しました.IBISワークショップ本体は,2011年2012年に引き続き3回目の参加です.毎年来年こそは発表しよう(ポスターセッション)と思うのですが,毎年失敗しています.

企画セッション1: 離散アルゴリズムの機械学習応用

  • モンテカルロ木探索≒コンピュータ囲碁で最初に使われ始めたゲーム木探索方法
  • 電聖戦 http://entcog.c.ooco.jp/entcog/densei/
  • 木探索にプレイアウトをくっつけていい感じに勝ちそうな手を探索する
  • ヒューリスティックをくっつけて定石を回避
  • 囲碁だけじゃなくて木探索を扱う問題や,様々なゲーム木に応用可能になった
  • 離散構造と離散分布
  • SAT/MCと確率計算の対応関係から本質的に難しい
  • 離散における列挙≒連続における積分
  • 指数個存在する真理値表のパラメータをどう効率化するか
  • ベイジアンネットワーク≒条件付き独立+CPT
  • 扱いやすくモデルを作る(BDD,ZDD,KC, etc.)
  • 初期のLifted Inference≒命題変数を述語(F.O.)を利用してまとめて効率化
  • 全体的に難しすぎるので簡単に計算可能っぽい部分だけを抽出する
  • Exchangeable Variable Model(PDF): http://homes.cs.washington.edu/~pedrod/papers/mlc14.pdf
  • 大規模グラフ解析のための乱択スケッチ技法
  • 秋葉さんのスライド(slideshare): http://www.slideshare.net/iwiwi/ss-41752585
  • ネオコグニトロン
  • 参考: http://dbnst.nii.ac.jp/pro/detail/498
  • S-cell/C-cell(当時の脳科学的知見より)
  • Sub-sampling(Max-pooring)との関係
  • add-it-self; 仮想ペナルティノードを入れる
  • あまりまじめにメモしてなかった
  • Deep learning: scaling and applications
  • 何もメモが残っていない


企画セッション2: 学習理論

  • Wasserstein幾何とφ-正規分布族
  • iPadで手書き講演(pure math)
  • 講演と大体同内容の講演者の梗概PDF: http://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1916-11.pdf
  • Wasserstein distance = earth mover’s distance
  • Current and Future Trends in Computer Vision
  • メモがない


企画セッション3: ビッグデータ利用の社会的側面

  • 産業領域におけるデータ活用への期待と現状
  • ビッグデータ→高解像度リアルタイム化
  • お見合いおばさん=データインタプリタ
  • 痩せるフォーク
  • ゲノムプライバシの保護と個別化医療への展開
  • 低コスト化されたゲノム解析/SNP解析を基とした様々なサービスに関する諸問題
  • 通常のデータ:識別子と属性
  • ゲノム:識別子と個人識別が可能な属性←むずい
  • 永続的に再利用可能な個人識別子をどう活用し,どう安全に補完したら良いのか
  • →新しい安全性定義・秘密計算・統計的評価・情報開示理論
  • 差分プライバシーは現実的アプリケーションでは強すぎる
  • MLを用いた攻撃,評価


とても楽しかったです,ありがとうございました.またそのうち真面目に内容を補完します.やはりポスターセッションがすごく活発でいいですよね.

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