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なぜソフトウェア論文を書くのは難しいのか？:Geekなぺーじ
権藤克彦, 明石修, 伊地知宏, 岩崎英哉, 河野健二, 豊田正史, 上田和紀, "なぜソフトウェア論文を書くのは難しい（と感じる）のか", コンピュータソフトウェア, Vol.26, No.4, pp.17～29, 2009年11月 この論文は、情報系の大学生や研究者にお勧めです。 「車輪の再発明」というのは、既存のものを作り直すことを示していますが、ソフトウェアという分野で車輪の再発明を完全に「駄目なもの」として扱うことの危うさもあるのではないかと感じました。 「今あるソフトウェアが駄目だから自分で作り直した」ということが、もっと「論文」へと結びつけば、今よりも大学からのイノベーションも増えるのではないかと思います。 新しいアイデアは運用の中から生まれたり、ソフトウェアの周縁にコミュニティが形成されることで次の種が発生することもあります。 たとえば、「ウェブサービスを作って多くのユーザ
Large Scale Learning to Rankを読んだ - 射撃しつつ前転 改
本当は三が日中にまともなエントリを1本ぐらいは書く予定だったのだが、ちょっと無理だった。というわけで、実質的に新年一本目のエントリです。Large Scale Learning to Rank (D. Sculley, NIPS Workshop on Advances in Ranking, 2009) (pdf) を読んだので、1本目のエントリとしてこの論文を紹介したい。 では早速本題に入ろう。順位学習において、Pairwise Learningを単純に行うと、n^2の学習コストがかかる。これは計算時間としては厳しい部類に入る。そもそも順位学習ってなに、という人は、WWW2009のチュートリアル(pdf)とかを参照してください。 Bottouらは、SGDの一般化能力はデータセットのサイズに依らず、どれだけのstochastic stepを実行したかで決まると言う事を示した。そこで、Sc
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