Top Tweets for #IBIS2014
#ibis2014 のブログがちょっとでてきた. http://t.co/tZBTnzHhDQ ブログを書いておいでのみなさま,よろしくお願いします.
来年のIBISは東京近辺で 福水先生@統数研 佐久間先生@筑波大 がチェアで開催 #ibis2014
1日目にテクニカルトラックでお話した実験ビルドツールのmafですが、ポスターで紹介したデモをgithubで公開しています。実際に使ってみたいという方が多くいらっしゃったのでご参考にしていただければと思います #ibis2014
https://t.co/U9YmQW42Xn
#ibis2014 TTICのDavid McAllester教授の招待講演、おもしろい。(モーション)ステレオ視差からの深度推定、そもそもピクセル単位の正解データ作るのが難しいので、LIDARのFlight timeを直接推定するベンチマークになってきた。
KL-UCB+はKL-UCBの改良版でGarivier+2011がKL-UCBと同時に(理論保証なしに)導入したけど、後でKaufmann+2014が理論保証を与えた。性能はThompson samplingと同じかちょっと良いぐらい #ibis2014
Thompson samplingは経験的にはKL-UCBとかUCB1よりだいぶ良くて、理論的にも最適ですね #ibis2014
数年前までMABっていったらUCBだったのにいつの間にか右も左もThompsonになってましたよね。それもEmpiricalに勝った理由に理論が付きだしてから一気に。 #ibis2014
KL-UCBはLai & Robbins 1985の最適boundの意味でtightで、Garivier+2011で提案されたいたのですがよく見ると Burnetas+1996とかAuer+1987とかに既に同じようなものがあったとかだった気がします #ibis2014
いまさらだけど,これって earth mover distance でOK? #ibis2014
遅れて来たら数学の講義やってた(違) #ibis2014

今後の課題:Embeddingと論理。計算パワーをどうするか。良いエンコーダ/デコーダ/変換器とは無いか。あとは、記憶とメモリの扱い(個人的にはこれがメインなのではと) #ibis2014
深層学習のNLP応用に流れる考え。何でも距離空間の点にembedすると組合せ最適化が簡単になる、embeddingをデコードして構造化出力を(シーケンシャルに)出す形で様々なタスクが解ける。分散表現はパワフル。データ増えるとモデルも大きくなるが結果も良くなる。 #ibis2014
さてOxford兼、DeepMind(=Google)のNando de Freitas教授の話が始まりましたが…福島先生の貢献へのコメントのあと、同じような動物の視覚のモデリングから始まるってすぐDistributed 表現に行くのが感慨深い。 #ibis2014
マリオプレイ、A*探索だと非人間的に敵の間を駆け抜ける完璧な動きするけど、モンテカルロ木探索だと慎重に慎重に敵を倒す臆病な人間のような動きになる、面白い #ibis2014
#ibis2014 会場着いたー。名古屋大学初めてだけど、駅に隣接してていいですね

#ibis2014 の聴講メモを流してます http://t.co/amxgAHhEkY
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