![Using large-scale brain simulations for machine learning and A.I.](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/949661565d876872543d5e622b961806d0b0c246/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblog.google%2Fstatic%2Fblogv2%2Fimages%2Fgoogle-1000x1000.png)
IBMが人間の脳を模倣して知覚や認知を行う、新世代のコンピュータチップを開発したことを発表しました。 高度なアルゴリズムとシリコン回路を使用して、人間のように経験から学習し、相関関係を発見し、仮説を立て、成果を記憶する「認知コンピュータ」をIBMは構想しているとのこと。今回の発表では、すでにそのプロトタイプのチップ2つが作成され、現在テストを受けていることが明らかにされています。 IBM Press room - 2011-08-18 IBM Unveils Cognitive Computing Chips - United States 現地時間の8月18日に発表されたプレスリリースによると、IBMは各大学の共同研究者とともに、ナノサイエンス、神経科学、スーパーコンピュータという複数分野の原理を組み合わせてこの開発を行ったとのこと。IBMは、この「SyNAPSE」と呼ばれるプロジェクト
本当はリンク予測の話として書きたかったが,優勝チームの手法及びそれに対する反応が面白かったのでメモ. 三行まとめ リンク予測のコンペティションが行われた 優勝チームは(データの出処となっていた)Flickrをクロールし,匿名化(anonymize)されていたテストデータを実データと結びつける(deanonymize)事により予測精度を向上させた 優勝チームの手法が公開され,公式フォーラムで「これは問題ではないか?」と言われる 背景 最近見つけたのだが,Kaggle: Your Home for Data Scienceというサイトでは常時賞金が出るデータコンペティションが行われている. 企業や研究者がデータを提供し,分析者がそれを分析する.企業は最終的には賞金を出し,データに対する知見を得る,みたいなアウトソーシングであると公式サイトでは説明がされている. Companies, gover
2003年から2009年までの間、 SR-tree ライブラリをメンテナンスできない状態が続きました。 GCC 4 への対応などを約束しておきながら、 約束を反故にしてしまう非礼も少なからずありました。 この時期は、私の研究者キャリアにおける暗黒時代であり、 研究に割ける時間がほとんどありませんでした。 ご迷惑をおかけした皆様に、心よりお詫び申し上げます。 概要 発表文献 ライブラリ <2010/03/09> ビデオ <1998/11/18> オンラインデモ 関連研究 概要 SR-Tree とは? SR-Tree は高次元点データに対する最近接検索を高速化するためのインデッ クス構造です。 用途は? 特徴ベクトルに対する類似検索が代表例です。画像データに対する内容検索の 実現法として、特徴ベクトルを類似検索する方法が広く使われていますが [FSN+95,WKS+96]、そ の際に必要となる
最近はPubMedのデータを使って関連検索を作りたいと思っていた。 できれば特許のデータでもやりたい 一年ぐらい前から話題のocality Sensitive Hashing(LSH)を試そうと試みてライブラリを試すもうまく動かせなかったりして不満が残る なので練習 && 興味があったので車輪の再発明を恐れずにsimhashを実装 no title ストアしてるデータに対してまとめてハッシュテーブルを一度作って、あとはクエリに対して検索をさせようというのが目的。 現状じゃそれっぽく動くだけで、ハッシュテーブルですらテキストで書き出してるという体たらく 論文に書かれているハッシュを圧縮させる手法を実装しなければ id:tsubosakaさんの 次元が高い場合に関してのsimhashの計算 - tsubosakaの日記を参考にさせていただきました ひとつわからないことがある。ハッシュxのビット
学校での講義 Fall 2024: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Fall 2022: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2022: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Fall 2021: Advanced NLP (CS11-711 @ CMU) Spring 2021: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2020: Multilingual NLP (CS11-737 @ CMU) Spring 2020: Neural Networks for NLP (CS11-747 @ CMU) Fall 2019: Machine Translation and Sequence-to-sequence Models (CS11-7
1. The document is a complex arrangement of symbols and text in an unknown language or script. 2. There are repeating symbols that appear throughout, most notably "ÔÃ�à ̃". 3. While the overall meaning cannot be understood, it discusses various topics denoted by different symbols and arrangements of text.Read less
製薬・化学・製造業などを中心に導入されている分析・可視化ソフトウェア/ソリューションにTIBCO Spotfire(TS)というものがある。回そのユーザー総会が開かれたわけですが、二日目の分科会アカデミアセッションが丸々DBCLSに割り振られたので、9月過ぎからちまちまやっていた特許の分析、及びその結果の可視化について発表してきた。 patent analysis(LDA) and spotfireView more presentations from ybenjo.製薬関連企業による特許に対してLDAかけた結果のデータはこちら→PatentLDA.zip 技術的には全く新しいことをしているわけではなく、特許のclaimにLDAの亜種をかけてトピックの時系列変化を見て図にしましたよというレベル。やはり化学ドメインの知識がないために得られたトピックの評価などができない点が不満ではあった。ま
2010年9月24日 なつかしさは、何によって引き起こされるのか、年齢によってどのように変化するのか、なつかしさを引き起こすノスタルジア広告(レトロ・マーケティング)の効果はどのようにして起こるのかについて、楠見孝 教育学研究科教授らがまとめた調査結果が、日本心理学会の英文学術誌Japanese Psychological Research(Wiley-Blackwell社発行)に掲載されました。 この論文では、(1)なつかしさを引き起こすことがらは、過去の繰り返しの経験(反復接触)と長い空白時間(例: 昔のヒット曲、学校の場面)が重要であること、(2)なつかしさが引き起こされたり、昔をなつかしむ傾向は、男女とも加齢による上昇が見られ、男性の方がやや高いと分析しています。 論文名 Kusumi, T., Matsuda, K., & Sugimori, E. (2010). The eff
CS研では, 来年から新しく Annals of Statistics (オンライン) Annals of Applied Statistics (オンライン) Biometrika (オンライン→冊子) を購読することになったそうです。グレート。 最初の2つは石黒君のリクエストだそうで, Biometrikaは僕のリクエストです。 僕もASをリクエストした方がいいかと思ったのですが, マニアックだろうか..と 思って言わなかったので, 石黒君がリクエストしてくれて有り難い。 誰が研究所にいるかが, こういう場合には明確に出るような気がします。
午前中は共同研究のミーティング。毎回進捗があってすばらしい。自分は ryu-i さんにものすごく助けてもらったのに、あまりヘルプにならず、恥じ入るばかり……。 午後は勉強会にて論文紹介。 Zornitsa Kozareva and Eduard Hovy. Not All Seeds Are Equal: Measuring the Quality of Text Mining Seeds. In Proc. NAACL 2010. という論文を紹介してみた。ブートストラップ法という手法は、少数の種となる事例(たとえば単語)を与えて大規模に知識を獲得する手法なのだが、種(シード)の善し悪しを議論した論文がこれまであまりなかったので、そこを研究してみました、という論文。 実験設定やアルゴリズムが実はいまいち現実離れしているので、実際ここで提案されている手法はシード選択には使い物にはならないと
主催 日本オペレーションズ・リサーチ学会 実践的データマイニング研究部会 協賛 経営情報学会関西支部 株式会社 玉屋 ビジネスマイニング研究センター有限責任事業組合 趣旨 ファッションは実に多くの要素を持つデータとして分解することが可能であり、それに基づいて行われる人間の選択は大変興味深いものがあります。一般のPOSデータでは、単に商品名(あるブランドのスーツなど)と売上高はわかるものの、その商品がなぜ選択され、どうして人気があるのかといったことは、なかなかそれだけではわかりません。実際には、商品の色の状態、模様、形などを表現している画像データ、商品の特性、そしてそれを選択した人の個人属性や嗜好などは、商品選択に大きな影響を与えることが予想されます。このようにできるだけ多くのファッション選択にかかわる要素に特化したデータは調べた限り利用できるものはないため、本研究部会では、でき
若年層向け小説、いわゆる「ライトノベル」と呼ばれる作品で相次いで盗作が発覚。店頭から回収される事件が起きているが、消費者団体が独自に調査をおこなったところ、他にも多数のライトノベル作品に盗作の疑いがあることがわかった。その数は 「市場に出回っている点数のおよそ9割」 にものぼるとのことで、あらためて創作家の良識が問われそうだ。 調査をおこなったのは消費者生活センター。これまでに出版されたライトノベルおよそ8000冊を収集したうえで電子化、データマイニングをおこなった。その結果、9割が 剣と魔法の世界で着た勇者がツンデレ彼女と一緒に世界を救うサーガ 学園でちょっと変わった女の子と過ごす非日常な日常生活 というたった2つのクラスタに分類され、しかも統計的類似性もきわめて高かったという。 さらに、これらを映像化した作品まで追跡調査したところ、 映像化されるとのっぺりした塗りで判別のつきにくいキャ
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