セミナ
出張。共同研究が本格的に始まりました。得られた結果をいくつか話し、今後の方針を確認しました。
修論発表会がありました。 他専攻で、構造物設計に関数空間における最適化を用いる話があり、興味深かったです。関数微分をラプラシアンでなまして、連続性が保たれる勾配関数を計算 (H1-gradient)。これについて、目的関数に正則化項を入れるほうが素直と思…
10日ほど前に smoothed analysis 集中講義＆勉強会を行いました。積分幾何の volume formula を使うアプローチなど。Littlewood-Offord theorem を使うほどの精密な評価を研究で使うか分かりません。Additive structure of the normal vector of random hype…
Closedセミナ。多目的最適化について。とても勉強になりました。
特異モデル推定について、Dr.ジャージ 改め Dr.スーツさんに講義して頂きました。 極めて刺激的な talk でした。Linear reg. with 直交基底 の 変数選択と汎化誤差、モデル選択と順序統計量など。 Lasso, Danzig selector との関連も気になります。
土曜日に発表しました。 正則化項に関する質問がありました。本物のデータを扱っている人のこだわりに深く感心しました。
昨日の修論中間発表。非線型偏微分方程式の数値解法はおもしろい発表でした。他は、分野が違いすぎて面白さが分からない発表もかなりあしました。
もうひとつセミナを聞きました。 傾向スコアについて。X(独立変数)所与のもとでY_1,Y_2(従属変数)とZ(割り当て)が条件付き独立のとき、傾向スコアの値で重み付けしてY_1とY_2の期待値の差(一般にはモーメント)をbias corrected GMMで推定。傾向スコア or Yの…
熱伝導方程式に impulse を加えて温度を保つ話を聞きました。Impulse を加える時間間隔のオーダの次元依存性について。
数日前、久し振りに杉原先生の話を聞きました。コンピュータによる認識と表現の冗長性についての、興味深い話題でした。
昨日、info-geo sympo at ISM に参加しました。 local proper scoring rules とその後の発表は、相当に素晴らしいものでした。 homogeneous な scoring rule の導出。最初のアイデアや考え方がとてもシンプルで、解析は力強い。ヒバリン論文が、このような形…
顔画像の認識に関する他専攻のＤ論発表を聞きました。いろいろなことを考えたようで、素朴に発表を楽しみました。interpolation, enlarged manifold。pose が継時的に変化するということで、統計で言うところの longitudinal data のようです。動画などは関…
グラフ理論の集中講義を聴講。{diffensive, offensive} alliance.
Asymptotic expansion of non-parametric quantile estimator. Some examples would help the audience.
プレゼンの準備。Quntile 関連の幾何について講演します。
ハードでした。久し振りにいろんな人に会えて楽しかったです。 Graph mining 関連が多かった気がします。そっち方面には知識がなく、ついていけていません。 DNA lib screening の共同研究をスタートさせる予定なので、それに関係する graph を勉強したい。 …
DNA library screening. t-packing, Error correcting coding. group test は t-packing → error correcting code → maximal coding の rate から、test 可能な DNA sequence の最大長が求まる。
Edge k-coloring。グラフのサイクルを使って、Edge-coloring をバランスさせる。Equitable が満たされる方向に向かって更新されていることを、ある損失関数を使って証明しています。そのあたりは、その分野では標準的な手法と思われるが、勉強になりました。…
卒論の発表会でした。 理論系の専攻ということもあり、卒論では新しい成果はとくになく、勉強したことを発表している、という雰囲気です。
修論発表会がありました。 本学に異動してはじめて、他の研究室の学生さん達の発表を聞きました。 理解可能な話題：e-learning、微分方程式の数値解法、暗号・符号、統計、最適化 理解不可能な話題：項書換え系？ 私にとって全く未知の分野です。
ワイシラさんのDr論文審査のため上京。予備審のときのコメントがきちんと反映されていました。
情報量規準をバイアス補正ではなく、KLからの二乗誤差最小基準から導出する話を聞きました。 B-spline の knot 選択への応用は面白かったです。遺伝的アルゴリズムを用いて hyper parameter の最適化を行っている。計算量的がどのくらいか、質問し忘れました…
ワイシラさんのトーク。多値判別では２値判別機を組み合わせる方法が提案されている。組み合せ法についてゲーム理論的に考察したという話。聞くのは３回目なのでよく分かった。データ適応的な方法は改善の余地あり、ということで共同研究が始まりそうな雰囲…
