本会議も最終日です。長いようで短い4日でした。 NIPSに来たのは初めてでしたが、全体的に非常にインテンシブで、独特の空気のある会議でした。このような場に聴講に来るだけでも(必ずしも中身が理解できないでも)得るものはとても多いと思いました。日本から... 続きを読む
NIPS二日目のレポートです。大分時差ボケもとれて快適にすごせるようになってきました。 今日からは、invited talkやoral sessionもはじまりました。 (3部屋ぶちぬきの大会場。ここで発表するのは機械学習研究者の目標の一つです。) 正直なところ、知識が乏し... 続きを読む
中山です。 昨日から、Neural Information Processing Systems (NIPS) という会議に出席するために、米国ネバダ州のタホ湖に来ています。 ここはスキーリゾートとして有名ですが、カジノ推しの街でもあります。空港やホテル内、至るところカジノばかりです。 NI... 続きを読む
[order, ranking, algorithm, set, theorem, bounded, case, probability, partial, true, lemma, consider, path, maximize, theory, sense, provide, chosen, subset, adopt] [approach, utility, choice, function, preference, focus, expectation] [likeli... 続きを読む
SOCIAL NETWORK AND SOCIAL MEDIA ANALYSIS: METHODS, MODELS AND APPLICATIONSOrganizers: Edo Airoldi, Harvard University David Choi, Carnegie Mellon University Khalid El-Arini, Carnegie Mellon University Jure Leskovec, Stanford University Contac... 続きを読む
3D Gaze Concurrences from Head-mounted Cameras H. Park, e. Jain, Y. Sheikh3D Object Detection and Viewpoint Estimation with a Deformable 3D Cuboid Model S. Fidler, S. Dickinson, R. UrtasunA Bayesian Approach for Policy Learning from Trajector... 続きを読む
Monday, November 21, 2011 Interesting papers coming up at NIPS'11 There's a number of accepted papers whose camera-ready versions have been posted already. Here are the ones I found interesting. I'll give further update on these after the con... 続きを読む
The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P. Bartlett and F. Pereira and K.Q. Weinberger (2011) These are the pre-proceedings and will be updated with addition... 続きを読む
参加希望の方は、八谷(hachiya@sg.cs.titech.ac.jp)宛てにメールを下さい。 ============================================== 日時:2010年2月14日(月) 場所:東工大大岡山キャンパスのW621講義室(大岡山西6号館2階223号) NIPS2010の論文へのリンク... 続きを読む
NIPS読み会にて並列SGDについて発表しました。Parallel Stochastic Gradient Discent #nipsreadingView more presentations from nokuno.他の発表の人の資料は以下。slideshareしかない人のは埋込みにしてあります。まずかったら言ってください。NIPS 2010 論文... 続きを読む
NIPS, 機械学習12/26(日) にサイボウズ/サイボウズ・ラボを会場に NIPS 2010 読み会が開催されました。おつかれさまでした&ありがとうございました>主催の nokuno さん、参加者各位NIPS 2010 読み会 Nan Ding and S.V.N. Vishwanathan の "t-Logistic Regress... 続きを読む
12/26(日)にサイボウズラボにてひっそりと開催されたNIPS2010読み会に参加して発表してきました.発表資料をslideshareに置いておきます. T. Qin, X. Geng, T.-Y Liu. A New Probabilistic Model for Rank Aggregation. NIPS2010.NIPS2010読み会: A New Probab... 続きを読む
id:nokunoさん主催のNIPS読む会で発表してきました。僕が発表した論文はThe Multidimensional Wisdom of Crowdsというものです。この論文を選んだのはOral Sessionの論文の中でタイトルがちょっと面白そうだったのでという理由です。機械学習では大量のラベル付... 続きを読む
Semi-supervised learning with adversarially missing label information by U. Syad and B. Taskar @ Univ. Penn Akisato Kimura, Ph.D [E-mail] akisato@ieee.org [Twitter] @_akisato Abstract December 26, 2010NIPS2010 reading @ Cybozu 2 Semi-supe... 続きを読む
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機械学習, NIPS この記事は NIPS 2010 読み会 用の資料です。 今回読む論文 Ding and Vishwanathan. t-Logistic Regression. NIPS 2010 http://books.nips.cc/papers/files/nips23/NIPS2010_0177.pdfhttp://www.cs.purdue.edu/homes/ding10/DinVis10.pdf nips.c... 続きを読む
nips勉強会_Toward Property-Based Classification of Clustering Paradigms 30 minutes ago Loading… Flash Player 9 (or above) is needed to view presentations. We have detected that you do not have it on your computer. To install it, go here. 続きを読む
NIPS 2010 読み会の出欠確認 イベントの詳細説明 NIPS 2010の論文を読みます。 http://books.nips.cc/nips23.html 日程は12月の休日(土曜日優先)、時間は13:00からとします。場所はサイボウズ(後楽森ビル 12F)の会議室です。 コメントに読む論文タイトルを... 続きを読む
The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 23 edited by Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams and A. Culotta, (2010) Note that we have also included links to any supplementary material prov... 続きを読む
研究 | 個人的な興味というより,雑用絡みで眺めた論文の紹介.機械学習アルゴリズムを並列分散化するという話が最近流行っているようだ.全然網羅的ではないけど,誰かの役に立つかも知れないので,幾つかメモしておく.まず古典的にはこれ,Map-reduce for ma... 続きを読む
$t$-logistic regression N. Ding, S. Vishwanathan(RF)^2 --- Random Forest Random Field for Multiclass Object Recognition and Segmentation N. Payet, S. TodorovicA Bayesian Approach to Concept Drift S. Bach, M. MaloofA Bayesian Framework for Fig... 続きを読む
This program is implementation of Conditional Neural Fields. Please refer to the paper for more information about CNF. Jian Peng, Liefeng Bo and Jinbo Xu. "Conditional Neural Fields". The 23rd Annual Conference on Neural Information Processin... 続きを読む
もうしばらく前のことになってしまったのですが昨年末にNIPS2009に参加してきたので簡単に報告します. バンクーバーやウィスラーはオリンピック前ということでそれなりに盛り上がっていました. 時差ボケの体にはバンクーバーからウィスラーまでのバスが結構き... 続きを読む
昨日のPFIセミナーで紹介されていたAROW (Adaptive Regularization Of Weight Vector)を実装してみた。AROWはCrammerらによりNIPS 2009で提案された手法で、彼らが以前提案したConfidence weightedよりもノイズに強く、またCWとほぼ同等の性能を持っている。今... 続きを読む
午後はNIPS 2009 読み会。Bing Bai, Jason Weston, David Grangier, Ronan Collobert, Kunihiko Sadamasa, Yanjun Qi and Corinna Cortes, Mehryar Mohri, "Polynomial Semantic Indexing"という論文について紹介してみた。これはtsubosaka さんの日記にすばら... 続きを読む
PROBABILISTIC PROGRAMMING: universal languages and inference; systems; and applications December 13th, 2008 Whistler, Canada NIPS*2008 Conference probabilistic-programming@mit.edu Organizers: Daniel Roy (MIT), Vikash Mansinghka (MIT), John Wi... 続きを読む
FACTORIE is a toolkit for deployable probabilistic modeling, implemented as a software library in Scala. It provides its users with a succinct language for creating relational factor graphs, estimating parameters and performing inference. Key... 続きを読む
NIPS 2009で発表された論文"Polynomial Semantic Indexing" [1]を読んだ。これは低ランク近似を用いた教師ありの情報検索に関する手法である。 情報検索について与えられたクエリに関して適当な重みづけをおこなって順位づけして、適切な文章を返却するという問... 続きを読む
The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 22 edited by Y. Bengio, D. Schuurmans, J. Lafferty, C. K. I. Williams and A. Culotta, (2009). Note that we have also included links to any supplementary material pro... 続きを読む
Recently, transfer learning (TL) has gained much popularity as an approach to reduce the training-data calibration effort as well as improve generalization performance of learning tasks. Unlike traditional learning, transfer learning methods ... 続きを読む
月曜日の夜にNIPSから帰ってきました。 発表は壇に上がるまでは久しぶりに動悸が激しかったのですが, 上がってしまえば 後はできるだけ伝わるように話すだけなので, 普通に喋れたと思います。 もし質問が聞き取れなかったりしたらと戦々恐々としていたのですが,... 続きを読む
Max-Margin Markov Networks Ben Taskar Carlos Guestrin Daphne Koller {btaskar,guestrin,koller}@cs.stanford.edu Stanford University Abstract In typical classification tasks, we seek a function which assigns a label to a sin- gle object. Kernel... 続きを読む
Learning with Hypergraphs: Clustering, Classification, and Embedding Dengyong Zhou† , Jiayuan Huang‡ , and Bernhard Sch¨olkopf§ † NEC Laboratories America, Inc. 4 Independence Way, Suite 200, Princeton, NJ 08540, USA ‡ School of Computer... 続きを読む
15 December 2008 Interesting NIPS papers, take 1 I just got back from NIPS. Kevin Duh was nice enough to forward his "top N" list of NIPS papers; I'll post my own shortly. Thanks Kevin! "Large Margin Taxonomy Embedding for Document Categoriza... 続きを読む
These documents have been made available for attendees of NIPS*2008, for personal use before and during the conference. By downloading a document from this archive you acknowledge that it is a draft. This draft does not constitute a publicati... 続きを読む
Map-Reduce for Machine Learning on Multicore Cheng-Tao Chu ∗ chengtao@stanford.edu Sang Kyun Kim ∗ skkim38@stanford.edu Yi-An Lin ∗ ianl@stanford.edu YuanYuan Yu ∗ yuanyuan@stanford.edu Gary Bradski ∗† garybradski@gmail Andrew Y. Ng ∗... 続きを読む
MapReduce for Machine Learning on Multicore 2007-05-17 機械学習勉強会 大倉 務 自己紹介 • 大倉 務(おおくら つとむ) • 中川研の修士2年(情報理工 - 創造情報学専攻) • ブログを集めて著者属性を推定し、「今年のGW、 静岡県民にはバーベキュー... 続きを読む
author: Sören Sonnenburg, Intelligent Data Analysis Group, Fraunhofer FIRST Description In applications of bioinformatics and text processing, such as splice site recognition and spam detection, large amounts of training sequences are availab... 続きを読む