mots quotidiens.
信学会のノンパラメトリックベイズ講座をようやく書き終えました。 具体的な学習例(上のイメージ)や細かい図を描く必要があり, 結局連休後半からずっと かかった気がします。 最後のページではInfinite HMM (NIPS 2001) [pdf] の紹介をしています。 ちょうど岡野原君がohmmをリリースした所で, やたらとタイミングがいいのですが..。 HMMはよく考えるとかなり凄いモデルですが, 上のohmmも含め, 普通のHMMは 隠れ状態の数は事前にセットしておく必要があります。 これに対し, IHMMは隠れ状態の総数すらも観測データを見るだけで決めてくれる という驚異的なモデルで, 僕はD3の時(2003年くらい)に知って, かなり感動しました。 ただ, IHMMは理論を理解するのもそうですが, 実装がかなりややこしいので *1 僕は実際に実装はしていなかったのですが, 最近素晴
mots quotidiens.
ACLに通りました。 "Bayesian Unsupervised Word Segmentation with Nested Pitman-Yor Language Modeling". Daichi Mochihashi, Takeshi Yamada, Naonori Ueda, ACL-IJCNLP 2009, to appear. これで落ちたら完全にACLを見限るところだったので, とりあえずよかった, と思います。 *1 ただ, Accepted Papers を見ると, 明らかにACLレベルなものとかなりmarginalに見える論文が混じっていて, 微妙な感じもします。 実際, 査読の時に明らかに素晴らしいアイデアだと思った論文が通っていなかったり して, *2 きっとどうでもいい細かい所をつつかれて落とされたんだろうな, という気がします。 通っていないので, 内容を紹介
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
http://chasen.org/~daiti-m/dist/math%20%20.el
