最近の機械学習&自然言語処理に関する情報をまとめるコーナーです。前回はこちら。このエントリ忘れてるよというのがありましたら、たれこみフォームから教えてもらえるとうれしいです。
論文
- [1701.00160] NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks
- 最近流行りのGANのNIPSでのチュートリアル論文(資料)
- [1612.08220] Understanding Neural Networks through Representation Erasure
- 深層学習の解釈性に関する研究。線形モデルのように重みの絶対値だけでは重要度が分からないので、重みが全部入っているときとある次元dの重みを0にしたとき(erase)の負の対数尤度の差を見ることで、ある次元dの重要度をはかろうというアプローチのようだ
ブログ/勉強会資料
- 2016年のdeep leariningまとめ
- DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita
- foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ - Qiita
- 2016年の深層学習を用いた画像認識モデル - Qiita
- 「24個中、22個のモデルの実装をChainerで行いました」ということで異常にすごい
- Deep Learningの理論的論文リスト【随時更新】 - From Pure Math to Applied Math
- 初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。 - Qiita
- OpenCVでカラーの画像から線画を抽出して学習データに。テスト時は線画から着色。この辺はこういう色で塗って欲しいというヒントを与えるとさらにうまくいくというのが面白い
- Retty流『2200万ユーザを支える機械学習基盤』の作り方 - Qiita
- 料理画像のタグ付けや深層学習を使った超解像 (写真の鮮明化)を行なう上で、エンジニアが24時間好きなだけ定額でGPUを使える環境をいかに自作したか
- Twitter社が発表した超解像ネットワークをchainerで再実装 - 人工言語処理入門
- ↑のRettyでも使われていた写真の鮮明化する技術。だいたい合ってるけど、ぼやけている画像にしないためにContent LossやAdversarial Lossなどをうまく取り入れるというのがキモらしい
- 関係データ学習の実装 ツイッターデータのスペクトルクラスタリングとSBM - やったことの説明
- 機械学習プロフェッショナルシリーズから最近出た関係データの学習をpythonやstanを使って手を動かしている
- まだ機械学習の論文を追うのに消耗してるの？それBotで解決したよ - Qiita
- 論文を追うのが大変なので、こちらのgithub issuesで共有しましょう、というエントリ。issueが100個以上あって活発に見えた
- Categorical Reparameterization with Gumbel-Softmax [arXiv:1611.01144] – ご注文は機械学習ですか？
- RNNにおけるDropoutの適用について - Qiita
- Recurrent Neural Network Tutorial for Artists | 大トロ
ビジネス
- 【人工知能はいま 専門家に学ぶ】（１１）音声認識研究の第一人者、河原達也氏が見るＡＩの世界 (1/6ページ) - SankeiBiz（サンケイビズ）
- いいシリーズの続編
- 画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM~ - Qiita
- 各巨人の画像認識APIの比較。Microsoft Computer Vision APIはcaptionも返してくれるんですね、マジか...
- ＡＩに公的認証制度 総務省方針、開発・普及促す ：日本経済新聞
- あんまり変な方向には行って欲しくないなぁ...。パブコメもあるようです
ペパボのログ解析。データの収集、可視化、パス分析をやった結果をどう施策に活用していくか(離脱ユーザーへのリテンション)。
学会/勉強会
WebDB Formでの発表資料。深層学習を使った間取りの生成、物件画像の分類(玄関、居間、キッチン、トイレなどの分類)など。不動産物件のデータセットの提供もあって熱い。
- ディープラーニングであり得そうな間取り画像を生成させてみる - 株式会社ネクスト エンジニアBlog
- HOME'Sデータセット画像をディープラーニング適用した物件画像分類 - 株式会社ネクスト エンジニアBlog
- 「HOME'S」の物件・画像データセットを研究者に提供開始します！ - 株式会社ネクスト エンジニアBlog
NIPS2016
- NIPS2016読み会 - connpass
- 恒例の読み会があるようです。読み会なのにポスター発表とかあってすごい気合が入っている
- GitHub - hindupuravinash/nips2016: A list of resources for all invited talks, tutorials, workshops and presentations at NIPS 2016
- A list of resources for all invited talks, tutorials, workshops and presentations at NIPS 2016
- 50 things I learned at NIPS 2016 – Ought
- NIPS2016報告記【前編】 | RCO アドテクLabブログ
NL研
- 第229回自然言語処理研究会 参加募集 | 情報処理学会 自然言語処理研究会 (NL)
- 新語・固有表現に強い「mecab-ipadic-NEologd」の効果を調べてみた « LINE Engineers' Blog
- mecab-ipadic-NEologdを文書分類タスクに実際に適用してみて有用性を確認
- 社内のデータで雑に実験して報告したい機運はある
- 優秀研究賞は松本研の大内君と小町研の梶原君だったようです、おめでとうございます!
招待講演の酒井先生の発表資料。うーん、あまりできていないので耳が痛い...。情報アクセス評価方法論を出されたようなので、これを読んでみるとよさそう?
coling2016
記述試験の自動採点に関する研究．5種類のデータ・セットを用いて，n-gram，類似度，係り受け，構文木アライメント，含意関係などを素性の効果を検証．n-gramや類似度などの浅い素性が効果的． https://t.co/dkIaANShKZ
— Naoaki Okazaki (@chokkanorg) 2016年12月15日
ギャングのツイートを「仲間が殺られた」「ヤツを殺る」「その他」の分類する研究．日常英語からかけ離れたテキストを扱うため，ソーシャルワーカーと研究者が協力して，品詞タグ・意味ラベル付きのコーパスを構築． https://t.co/tuRjZLO1I2
— Naoaki Okazaki (@chokkanorg) 2016年12月15日
ある人がある対象に関して持っていた元々の意見と，その人のフォロワーが持っている意見を踏まえたうえで，その人の将来的な意見を予測する研究．人物間の影響伝搬度合いをエッジ重みで表現したNNモデルを提案． https://t.co/G5qvnU6x0V
— Naoaki Okazaki (@chokkanorg) 2016年12月15日
第8回入力メソッドワークショップ (IM 2016)
毎年年の瀬に行なわれているIME関係の集まり。来年はきっと京都であると思うので、参加したい。
その他
機械学習のための連続最適化 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- 作者: 金森敬文,鈴木大慈,竹内一郎,佐藤一誠
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- 作者: 石黒勝彦,林浩平
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