ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
数学に近い分野の情報収集 - Preferred Networks Research & Development
はじめに 大野です。今回は数学に関する情報入手方法について、自分が知っている範囲でお話をしようと思います。特に4月に大学や大学院に入学した方や、数学の勉強を始めたいけれど何から始めればよいかわからないという方などを想定して紹介していこうと思います。 数学に限らないかもしれませんが、勉強をしようとすると解決すべき問題が色々と生じます。 そもそも文献（本・講義録・雑誌）はどこにあるのか 文献はあるけれど、どれから調査・勉強を始めればよいか 勉強を始めたけれどわからなすぎる。誰かに質問したいけれどどこで聞けば良いのだろうか 以下では大体この流れに沿って情報源などを紹介していこうと思います。 文献を探す 本 図書館 私の地域の公共図書館は比較的数学の本が充実しており、数学の本もよく借りています。どの分野でも専門書は通常の本よりも高額で、購入するのに躊躇するかもしれません。ですので、まず試しに図書館
異常検知の世界へようこそ - Preferred Networks Research & Development
比戸です。 先週Jubatusの最新0.4.0がリリースされましたが、外れ値検知機能の追加が目玉の一つとなっています（jubaanomaly）。昨年PFIへ入社して初めて手がけた仕事が公開されたということで感慨ひとしおですが、便乗してあまり語られることのない異常検知の世界について書きたいと思います。以下の資料は昨年のFIT2012で使ったものです。 異常検知とは簡単にいえば、「他に比べて変なデータを見つけ出す」タスクです。お正月にテレビで繰り返し流れた、おすぎとピーコのCM(*1)がわかりやすいイメージですね。機械学習の枠組みで言えば”教師無し学習”に属します。分類や回帰、クラスタリングなど応用も多く人気も研究熱も高いタスクに比べると、マイナーです。SVMとか、Random Forestとか、Boostingとか、最近だとDeep Neural Networkとか、有名な必殺技アルゴリズム
関数型的正規表現マッチ - Preferred Networks Research & Development
最近ローソンでお菓子をたくさん買った田中です。 近頃読んで面白かった論文を紹介したいと思います。 A Play on Regular Expression 今年のICFPでFunctional Pearlとして発表されたものです。ICFP（International Conference on Functional Programming）というのは、関数プログラミングに関する国際学会で、Functional Pearlというのは、エレガントでためになる、関数プログラミングのテクニック集です。 この論文ではまず、正規表現マッチャを関数型言語(Haskell)でいかにエレガントに記述できるかが示されます。それから、エレガントさを保ったままの線形時間実装へ改良し、その実装がC++によるプロフェッショナルな実装(具体的にはGoogle re2)に匹敵するパフォーマンスを示すことが示されます。さら
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
Enumerator Package - Yet Another Iteratee Tutorial - Preferred Networks Research & Development
バレンタインチョコ欲しい！ 田中です。 Iterateeの素晴らしいチュートリアルを見つけたので、今回はその翻訳をお届けしようと思います。以前、The Monad Reader Issue 16 のiterateeの記事をベースにした解説記事を書いたのですが、こちらの記事はかなり概念的なところから始まり、結構天下り的にiterateeの定義を受け入れていたのに対して、こちらの記事は、一貫して具体例からの抽象化で話が進み、また易しく書かれているので、比較的理解しやすいと思います。また、実際の実装に即して解説されていますので、読み終えて即実際に使ってみることが出来るでしょう。 このチュートリアルを書かれたMichael Snoymanという方は、現在YesodというHaskellのWebフレームワークを精力的に開発されています。Yesodには実際にiterateeがふんだんに用いられており、そ
wat-array : wavelet木を利用した高速配列処理ライブラリ - Preferred Networks Research & Development
こんにちは岡野原です。もう年末になりましたが、私の今年はこれからです。 wat-arrayというC++ライブラリを公開しました。 google code:wat-array wat-arrayはフリーソフトウェアであり、修正BSDライセンスに基づいて利用できます． wat-arrayはwavelet木と呼ばれるデータ構造を利用することにより、配列上の様々な処理を効率的に行うことができるC++ライブラリです。 例えば、 – 任意の連続した範囲内にある最大値 /最小値 / k番目に大きい値, またそれらの出現位置、頻度 – 任意の連続した範囲内にある指定した文字cの出現回数、c未満/より大きい文字の出現回数 – 任意の文字のi番目の出現位置 といったものを求めることが全て範囲長、入力長に対して定数時間で行うことができます。 例えば長さ10億、値の範囲が0から1000万であるような配列A中のA[
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