「統計数理」既刊目次
各論文の全文pdfをご覧いただけます。 pdfを公開しているものについては、著作権は統計数理研究所に帰属します 第71巻 第１号 ，第２号 (2023年) 第70巻 第１号 ，第２号 (2022年) 第69巻 第１号 ，第２号 (2021年) 第68巻 第１号 ，第２号 (2020年) 第67巻 第１号 ，第２号 (2019年) 第66巻 第１号 ，第２号 (2018年) 第65巻 第１号 ，第２号 (2017年) 第64巻 第１号 ，第２号 (2016年) 第63巻 第１号 ，第２号 (2015年) 第62巻 第１号， 第２号 (2014年) 第61巻 第１号， 第２号 (2013年) 第60巻 第１号， 第２号 (2012年) 第59巻 第１号， 第２号 (2011年) 第58巻 第１号， 第２号 (2010年) 第57巻 第１号， 第２号 (2009年) 第56巻 第１号， 第２号
次世代BoVWまとめ - n_hidekeyの日記
以前のエントリでも述べましたが、bag of visual words（BoVW）は一般物体認識における標準的な画像特徴表現であり、非常によく用いられます。ですが、BoVWはこの３年ほどで急速に進歩しており、よく見られる「k-meansでクラスタリング → ヒストグラム作成 → 非線形SVM」という定石は既に時代遅れのものとなりつつあります。 今日は、BoVWに関連する最近のトレンドをいくつか見てみたいと思います。実は、これは一般物体認識の大規模化と深い関わりがあります。古典的なBoVWでは非線形カーネルの利用が必要でしたが、最近の手法は線形識別器を直接適用できるように考えて設計されています。ここがうまくいけばあとは、いかにして大規模な線形識別器を学習するか、という機械学習やデータマイニング等でよく議論される問題まで落ちてきます。これにより、一般物体認識もかなり大きな規模のデータで学習・認
ヒット現象の数理モデルの研究が全世界に報道されちゃった: 最前線研究者のひとりごと
大学教員です。まだまだ最前線で奮闘中と信じている研究者です.鳥取大学工学研究科教授 石井 晃Twitter ID: ishiiakira 映画などの観客動員数の時間的推移を数理モデルから予測できるという、私が作ったヒット現象の数理モデルの英文の論文がイギリスとドイツの物理学会がジョイントして作ったNew Journal of Physicsという雑誌に載りました。日本ではすでに『大ヒットの方程式』という本で一昨年に発表してますが、物理学の世界では英語で発表しないと発表とは認められないので、本の出版後の研究成果も含めて、やっと英文の論文で発表できました。 この論文が掲載されるNew Journal of Physicsの編集部がこの論文をすごく気に入ってくれて、査読がパスして掲載が決まった頃からプレスリリースしたいという申出が来てました。もちろん、プレスリリースは大いに結構と同意したのですが
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