きまぐれ日記: 勉強会は発表してこそ意味がある
最近IT業界界隈で勉強会がブームになっているようです。子持ちエンジニアにとっては 参加したくても参加できないのが残念だったりしますが、時間のある 若い人には参加するだけでなく、ぜひそこで発表し意見をぶつけ合って欲しいです。 私が在籍していたNAISTの松本研は、それこそ勉強会だらけの研究室でした。 いまでもその伝統は残っており、スケジュールを見ると勉強会の多さに驚かされます。 私はデータマイニング・機械学習の勉強会に参加していたのですが、 6~7人のメンバーで週二回のペースで論文を読みまくっていたので、 結構な頻度で担当が回ってきました。最初の頃はこのハイペースに戸惑う学生 もいますが、徐々になれてきてこのペースの勉強会に積極的に参加し発表(論文紹介) できるようになってきます。物心がつくと、勉強会のために論文を読むのではなく、 日頃から暇を見つけては論文を読むような習慣が身についてきます
きまぐれ日記: MIRAとstructured outputs
MIRAというアルゴリズムが統計的係り受けの学習でいい成績を叩き出しているようです． 係り受けに特化したアルゴリズムではなく，structured output ならほぼ何でもできる非常に汎用性の高いアルゴリズムのようです．詳細はこちら 面白そうなので，ちょっと深追いしてみました．特徴をまとめると - オンライン学習 - k-best解が得られるような decoder さえあれば動く - single-best でももちろん可能 - single best の場合は Collins voted perceptron に酷似 - single best の場合の inference は SMO と共通点があり，実際 max-margin parsing の特殊系になっている などなど，面白い点がたくさんあります． もともとは Ben Tasker の Max margin parsing の
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