AIで数学の新たな定理発見 英DeepMindと数学者がNatureに共同論文
新たな数学の定理の発見や、未証明の予想の解決にAIが役立つ──そんな研究結果を、囲碁AI「AlphaGo」などで知られる英DeepMindが発表した。順列に関する新しい定理を発見した他、ひもの結び目を数学的に研究する「結び目理論」についても、異なる数学の分野をつなぐ、予想していなかった関係性を見つけたという。 DeepMindは、豪シドニー大学と英オックスフォード大学の数学者とともに数学研究を支援するための機械学習フレームワークを構築。これまでも数学者は、研究対象を調べるためにコンピュータを使い、さまざまなパターンを生成することで発見に役立ててきたが、そのパターンの意義は数学者自身が考察してきた。しかし、研究対象によっては何千もの次元があることから、人間による考察も限界があった。 今回開発したアルゴリズムは、こうしたパターンを検索する他、教師あり学習を基にその意味を理解しようと試みるという
再現性問題は若手研究者の突破口
2020年9月9日に開催された日本心理学会第84回大会 大会企画シンポジウム 「若手が聞きたい再現可能性問題の現状とこれから」 での発表資料です。本番の増補版になってます。 ----- いくつか補足： スライド14の「偽追試」という語は誤りで「偽反復」が正しいです。ここでの追試の文脈とは微妙に異なるためミスリーディングでもあります。すいません・・・ スライド96の枠で囲まれた部分(ランキング)は「日本の科学と技術」さん (http://scienceandtechnology.jp/archives/21533) からの引用です。編集のどこかでクレジットが外れていました。こちらもすいません・・・
「5人でユーザテストすればユーザビリティ上の問題のうち85%が見つかる」の元ネタ論文を解説する｜Mikio Kiura / ANKR DESIGN
Webサービスやアプリなど開発や運用に関わっている方であれば、こんなことを耳にしたことがあるのでは無いでしょうか？ 5人でテストを行えば、ユーザビリティ上の問題のうち85%を発見できるこれらは業界的にはある意味で常識ですが、色々話を聞いてみると、この常識の「出処」あるいは「根拠」ってあんまり知られていないようなのです。 もちろん、ちょっと知識のある人であれば、ユーザビリティ業界の第一人者であるヤコブ・ニールセン博士が提唱したというところまでは知識として知っているでしょう。しかしながら、その元ネタとなった論文を実際に読んだ人、あるいは85%という数字の根拠やその条件について理解されている方はどの程度居るのでしょうか。 ということで本記事では「ユーザテストは5人で85%」の元ネタである下記の論文について、解説、と言うとちょっと大げさかもですが、概要を紹介してみたいと思います。願わくば、この記事
Bing検索の裏側―BitFunnelのアルゴリズム - Hatena Developer Blog
はてなアプリケーションエンジニアの id:takuya-a です。 この記事では、Microsoft の検索エンジン Bing で採用された BitFunnel アルゴリズムを紹介します。 昨年のエンジニアアドベントカレンダーでは、文字列検索のアルゴリズム全般について紹介しました（文字列アルゴリズムの学びかた - Hatena Developer Blog）。今年はそのなかでも、インデックス（索引）を使った全文検索アルゴリズムについてのお話になります。 この記事の前半は全文検索の入門にもなっていますので、検索技術になじみがない方にも楽しんでいただけるのではないでしょうか。 逆に、「そんなのもう知ってるよ！」という方は、本題である「BitFunnel アルゴリズムの詳細」から目を通していただければと思います。 この記事は、はてなエンジニア Advent Calendar 2017の21日目の
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
GoogleのQUICの論文が知見の塊だった - ASnoKaze blog
20181107追記 QUICプロトコルについての概要は別途記事を書きました asnokaze.hatenablog.com 概要 ACM SIGCOMM 2017という通信系の学会に、Googleの人 総勢21人によって書かれた「The QUIC Transport Protocol: Design and Internet-Scale Deployment」という論文が提出され、学会ホームページより閲覧出来る。 この論文は、QUICの設計仕様と実際にGoogleのサービスにデプロイした結果について書かれている。 すでにGoogler SearchやYoutubeでQUICは有効になっており、一日あたり数十億の接続を処理し、Googleのegress trafficのうち30%がQUICになっており、インターネットのトラフィックの内7%がQUICだと推定されるという説明から論文は始まる。
トランザクション分離レベルの古典的論文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels を読む - Hatena Developer Blog
こんにちは、 id:alpicola です。今年4月に新卒入社してアプリケーションエンジニアとして働いています。 ウェブアプリケーションはその性質上、データベースに対して同時に大量の問い合わせを行います。そうした中でデータベースが個々の問い合わせを処理していくときに起こっていることは何か、どういう順序で処理が行われるのか、というのは興味深い話題かと思います。例えばデータベースに対して行った更新処理の結果が、更新を行ったクライアント以外のクライアントからも「見える」ようになるのはいつでしょうか。入社間もない頃、先輩エンジニア達にそうした疑問をぶつけてみたところ、「トランザクション分離レベル」というキーワードと、この分野の古典的な論文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels を教えてもらい、輪読会を社内で開催しました。この記事ではこの輪読会の模様をレポー
論文解説 Memory Networks - ディープラーニングブログ
こんにちは，Ryobot (りょぼっと) です． 概要 「メモリネットワーク」は代表的な記憶装置付きニューラルネットワークである． 本稿ではメモリモデル (記憶装置付きニューラルネットワーク) をいくつか概説し，論文 2 紙 (1) Memory Networks, (2) Towards AI-Complete Question Answering の理論的な記述を全文翻訳して補足説明している． 目次 メモリモデルの概説 Memory Networks (MemNN) 1 メモリネットワークの概要 2 基本モデル 3 拡張モデル 4 実験 Towards AI-Complete Question Answering (bAbI task) 1 メモリネットワークの拡張 2 bAbI タスク 3 実験 長文である．ざっくり知るだけなら「メモリモデルの概説」と Memory Networks
新規アプリケーションへの深層学習適用のベストプラクティス - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? どのようにサービスにディープラーニングを適用すればいいか、ベストプラクティスがまとまっていた論文があったので、訳してみました。 元論文 Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications Leslie N. Smith https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.01568.pdf アブスト このレポートは、特定のドメインのエキスパートだがディープラーニングに詳しくない人向け ディープラーニングを試してみたいと思って
日本取引所グループがブロックチェーンをぼろくそに言ってる - 蟻地獄
日本取引所グループ(東証と大証の総元締め)がブロックチェーンの実証実験をやるっていうのが以前話題になっていましたが、その結果がついに出ました。ありがたいことになんとレポートを全文無料で読むことができます。 http://www.jpx.co.jp/corporate/research-study/working-paper/tvdivq0000008q5y-att/JPX_working_paper_No15.pdf そんなに長くないのでぜひ原文を読んでほしいのですが、要点をまとめると以下のような感じです。 実証実験内容 コンソーシアム型ブロックチェーン。ノードを持つのは市場管理者・金融機関・株式発行体(要は上場企業)の三者 市場管理者と金融機関が認証処理を行う権限を持つ。株式発行体はデータの参照のみ可能で、書き込みはブロックチェーン外で市場管理者に依頼する。投資家は金融機関に受託して取引
論文紹介: The Evolution of C Programming Practices: A Study of the Unix Operating System 1973–2015 - みずぴー日記
ICSE 2016勉強会に参加するために論文リストを確認していたら、40年間のC言語のプラクティスの変遷を追った論文がおもしろかったので紹介する。 対象の論文 論文: The Evolution of C Programming Practices: A Study of the Unix Operating System 1973–2015 論文中で使われれたデータ: https://github.com/dspinellis/unix-history-repo 要約 過去40年間のUnixのソースコードを分析し、コーディングスタイルの変化を調査した。その結果、以下のことが分かった。 新しい言語機能は価値のあるものならば採用される レジスタ割り当てをコンパイラに任せるようになる スペースをどこにいれるかなどのコードの書き方が統一されていく 分析対象 1972年以降にリリースされた計66個
技術者が研究者のように論文を書くメリットはあるか - 人間とウェブの未来
一度大学・大学院を修了した後に、研究職以外に就職した技術者は論文を書かなくなる事がほとんどだと思います。 僕は、一度インターネットのウェブサービスに関する企業で技術者をした後に、大学院に入りなおして同様の分野で論文を書き、現在再度技術者をやっているわけですが、技術者でも論文を書くメリットが ある と思っています。 以降でメリットについて述べますが、これらのメリットをまとめて手軽に享受できるツールって他にあんまりないんじゃないか（僕が思いつかないだけかも）と思ったので、この記事を書くに至りました。 というわけで、それを簡単にまとめます。 技術者が論文を書くメリット まずはざっと箇条書きします。 自分の考えた技術や既存の技術の調査、比較の試行錯誤を丁度良い分量でまとめられる 良い文章構成になるような書き方の知見が溜まってるので書きやすい 書き方の知見にのっとって文章にまとめることで、頭の中や提
CiNii Dissertationsレビュー - ささくれ
http://ci.nii.ac.jp/d/ 2014年5月にその名を聞いてからずっと楽しみにしていたCiNii Dissertationsが昨日ようやくお披露目に。 長年、日本の博士論文データベースといえば、NII-DBRのひとつである博士論文書誌データベースだったわけです（その前身は今はなきNACSIS-IRで、1987年まで遡る。NDL-OPACから博士論文のデータを取り込んでいて網羅性も高いが、書誌情報のみ）。最近は、NDLによる1990年代の博士論文の電子化や、2013年4月の学位規則改正によるインターネット公表義務化が行われ、各大学の機関リポジトリやNDLデジタルコレクションで博士論文の本文が公開されるようになってきています。こうしたオープンアクセス化の進展を受けて、新たに、博士論文本文までナビゲートできるまとまった（そしてモダンな）データベースが必要になったということなんでし
WWW2014勉強会で論文紹介をさせていただきました - Dust Theory
WWW2014勉強会で論文紹介をさせていただきました。 WWW (International World Wide Web Conference)はWebに関する有名国際会議で、トピックは割となんでもOK（データベース、情報検索、データマイニング、自然言語処理、機械学習、ゲーム理論、etc）な印象です。 WWW2014勉強会発表 from jkomiyama 紹介論文は最初の2つがオンライン広告、残り１つが推薦です。 オンライン広告の話はInternet Economics & Monetizationというセッションで、ざっくばらんに言うとEC（オンラインの情報処理とゲーム理論の有名国際会議）と近い雰囲気を感じました。広告の配置をどうすればいいか、というのは実は難しい問題で、売り手と書い手の多人数ゲームとして定式化できます。ECには日本人研究者の論文がほとんどないですが、僕の専門と近いの
インフラエンジニア向けシステム系論文 - ゆううきブログ
この記事ははてなエンジニアアドベントカレンダー2014の23日目とシステム系論文紹介 Advent Calendar 2014の23日目を兼ねています。 今回は、インフラエンジニア向けにシステム系論文を読むということについて書きます。 ここでいうインフラエンジニアは、Webサービスを作る会社のサーバ・ネットワーク基盤を構築・運用するエンジニアを指しており、はてなではWebオペレーションエンジニアと呼んでいます。 人が足りなくて普通に困っているので採用にご興味のある方はぜひこちらまで。 SRE (Site Reliability Engineer) 職 - 株式会社はてな はてなでは、id:tarao さんを中心に有志で論文輪読会を定期的に開催しており、システム系論文にかぎらず、言語処理系、機械学習についての論文などが読まれています。 だいたい１人でインフラまわりの論文を読んでいて、インフラ
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ICALP 2014 に論文採択されました - うどん記
M.Kusumoto, and Y.Yoshida . "Testing Forest-Isomorphism in the Adjacency List Model." ICALP 2014, to appear. 修論の成果で投稿した論文が国際会議のICALP2014に採択されました． ICALP(International Colloquium on Automata, Languages and Programming) は理論計算機科学(理論系アルゴリズム，計算量理論，言語・オートマトン，プログラミング言語理論など) を扱う国際会議です．運営はEATCSというヨーロッパの理論計算機科学の団体によって行われ，会議は毎年ヨーロッパの色々なところを転々としながら開催されるようです．今年はデンマークのコペンハーゲンで開催されます． ICALPは理論系アルゴリズム界隈の会議の中でも上位レベ
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工学系大学4年生のための論文の読み方
Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt
Distributed systems theory for the distributed systems engineer | Paper Trail