NIPS 2010 – Machine Learning (Theory)
I enjoyed attending NIPS this year, with several things interesting me. For the conference itself: Peter Welinder, Steve Branson, Serge Belongie, and Pietro Perona, The Multidimensional Wisdom of Crowds. This paper is about using mechanical turk to get label information, with results superior to a majority vote approach. David McAllester, Tamir Hazan, and Joseph Keshet Direct Loss Minimization for
NIPS 2009 Proceedings
Advances in Neural Information Processing Systems 22 (NIPS 2009) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 22 edited by Y. Bengio and D. Schuurmans and J.D. Lafferty and C.K.I. Williams and A. Culotta. They are proceedings from the conference, "Neural Information Processing Systems 2009." Information-theoretic lower bounds on the oracle complexity of convex optim
Polynomial Semantic Indexing - tsubosakaの日記
NIPS 2009で発表された論文"Polynomial Semantic Indexing" [1]を読んだ。これは低ランク近似を用いた教師ありの情報検索に関する手法である。 情報検索について 与えられたクエリに関して適当な重みづけをおこなって順位づけして、適切な文章を返却するという問題は古くから研究されている。 オーソドックスな方法としては文章をbag-of-wordsで表して各単語の重みをtf-idfで正規化し、クエリに関しても同様な処理を行いコサイン類似度などの距離尺度を使って最も近い何件かを返すというものがある。この方法の欠点としてはクエリの単語を含まない文章はヒットしないという問題がある。これは各単語が独立であるという仮定を行っているためであり、明らかに誤っている仮定である。 もう一つの方法としては文章-単語行列が低次元の特徴量によって近似する方法である。代表的な方法としてLS
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