化学反応におけるDeep learningの適用 - Preferred Networks Research & Development
近年様々な分野に対してDeep learningの応用が研究されてきています。 化学の分野でも物性値の予測モデルや、化合物の生成モデルの研究などが盛んになってきています。最近では、有機化合物の合成を行う際に必要な化学反応の予測をDeep learningで行うという試みが行われてきているのでその先行研究サーベイをしました。 サーベイ資料はこちらのSlideshareにアップロードしています。 問題設定：反応予測および逆合成経路探索 化学反応で、反応物 (reactant) AとBを触媒 (reagent) Cの下で反応させたときに 生成物 (product) D ができたようなプロセスは Reaction SMILES を用いると “A.B.C>>D” というように表すことができます。 ここで、 AとBとC から何ができるか？ （答えはD）を予測する問題を順方向の反応予測問題と呼び、Dを作
論文の査読のしかた (TAKENAKA's Web Page)
学術雑誌に投稿された論文は，担当編集者が査読者（校閲者とも呼ぶ）に 読んで評価してもらい，これを参考にしながら受理したり改訂を指示したり 却下したりします． 東北大学の酒井さんのページ に， このプロセスの詳細についての解説 があります． 査読者は，一編の論文あたり２人のことが多いようです． 学術雑誌の平均受理率を40%とし，どの論文も2人の査読者がチェックすると すると，世に出る論文の数の5倍の査読レポートが書かれている計算になります． 論文の書き方についてはいろいろな成書もあり，インターネット上でもさまざまな 情報を得ることができます（たとえば上記の酒井さんの 「若手研究者のお経」 が有名）． なのに，その5倍も書かれているはずの査読レポートの書き方の心得の ようなものは，寡聞にして知りません(※)．考えるに，査読をするような人なら それなりの見識と経験を持っているはずで，今さら論文の
howtoresearch.dvi
研究読本 Ver 1.7 植松 友彦@東京工業大学 uematsu@ss.titech.ac.jp 平成 13 年 7 月 3 日 東京より日本は廣い。日本より頭の中の方が廣いでせう。因われちゃ 駄目だ。(夏目漱石：三四郎) 1 研究を始めよう – 研究は楽しい 世の中には、良い文章の書き方を指導する文章読本と称する本がある。そこで、 良い研究の仕方を指導するものがあってもいいのではないかと思って記述したの が小文である。 まず、研究を始めるにあたっての心がけについて述べる。 1.1 ノートを用意しよう 研究を行なっていく途中の経過を記録できるようにノートを用意すること。も ちろん、紙に書いてそれをファイルに綴じるもよいが、このやり方ではメモを時 系列的に並べるのに手間がかかるので、なれない間は専用のノートを用意するの が便利である。また、混乱を避けるため、原則として一つ
NameBright - Coming Soon
crowdresearch.org is coming soon This domain is managed at
ほぼ日刊イトイ新聞 - 石井裕先生の研究室。
2010年の暮れ、 ボストンを訪れた糸井重里は、 チャールズリバー沿いに建つ 理系の最高峰といえる大学、 マサチューセッツ工科大学 （Massachusetts Institute of Technology 通称ＭＩＴ＝エムアイティー） のメディアラボを訪れました。 ＭＩＴメディアラボは、 情報技術研究の先端を走る研究所です。 そこでは、さまざまなプロジェクトが 進行しています。 「人間とテクノロジーの協調と交流」 「人によりよい未来をもたらすための テクノロジーデザイン」 こうしたミッションを中心に 多くの研究が、興味深いアプローチで くり広げられています。 なかでも、石井裕先生の研究は、 形のない情報を 実体感あるインターフェースにしてみせ、 人間とコンピュータの距離を 縮めようとしています。 さらには、あたらしい芸術活動や コミュニケーションの形態を 生み出していく──そういうこと
the YASUDA's web page
アメリカでラボを持ちたい ! テニュアトラックへの道, 2003-2004年版 8/10/2004 交渉に関して、少しだけ加筆。 8/2/2004 応募書類のカバーレターの例文を 載せました! 参考にしてください。 さて、ポスドクになってから、はや5年にもなる私ですが、結構publicationもたまってき たし、いよいよ独立して研 究室をもとう、という気になりました。日本で助手とか講師になるなんていう 気は全くおきないので(これらの職は独立でないし、ラボをもてない)、アメリ カでassistant professor (注) に申し込むことにしました。通常倍率は 100-200倍くらいですから、まあ狭き門です。 さて、テニュアトラックってなんでしょう。大学でテニュアってのは、まあ任 期なしの職のことで、一度とってしまえば、絶対クビにならないんです。テニュ アトラックってのは、まあその準備
学会発表の基本とか - Ryohei’s neuroscience notes
今、上海の近くにあるSuzhouというところにある、コールドスプリングハーバー、アジアという学会にきている。本家のロングアイランドの学会と違って、ホテルも学会室も豪華でなかなかよろしい。 さてさて、Vikingさんのところに英語発表の基本について書かれていたので、それにInspireされて、少し学会発表について書いてみようか。Dukeで大学院生たちに「学会発表のしかた」を議論するクラスを受け持っているわけだし（教えているとはさすがにいえないが）。 まず、学会発表のさいに、絶対に忘れていはいけないんだけど、おもわず忘れてしまうのは、 「相手は私の研究の内容に関して、素人である」 「相手は私の研究に興味を持っているわけではない」 という事実。発表のさいに、当然、自分の研究について一番自分が知っているし、自分が一番面白いと思っている。ということで、イントロでは「なんでその研究が重要なの？」という
Best Paper Awards in Computer Science
Collection of best paper awards for 32 computer science conferences since 1996 This is a collection of best paper awards from conferences in each computer science subfield, starting from 1996. Originally, the broadest representative conference for each subfield were selected to be included. This data was entered by hand from sources found online (many of them no longer available), so please email
ある分野の研究者となるために - あしたからがんばる ―椀屋本舗
先日のJUMAN/KNPのラッパーの話の続き。 この前書いたjumanknp.rbはLinuxで書いたのだが、あれをWindowsに持って行ったときに思いがけない罠に嵌った。 Threadから立ち上げたjuman -Sと通信をするとなぜか、 金閣寺について。 金閣寺について。 金閣寺について。 未定義語 15 その他 1 * 0 * 0 NIL EOS みたいな感じで返ってくる。ちなみに期待するのはこんな感じ。 金閣寺 きんかくじ 金閣寺 名詞 6 組織名 6 * 0 * 0 "代表表記:金閣寺/きんかくじ" に に に 助詞 9 格助詞 1 * 0 * 0 "連語" ついて ついて つく 動詞 2 * 0 子音動詞カ行 2 タ系連用テ形 14 "連語" 。 。 。 特殊 1 句点 1 * 0 * 0 NIL EOS 試しに別のプロンプトを立ち上げて、juman -C localhost:
POLYPHONET Survey
Ilia Sucholutsky, Lukas Muttenthaler, Adrian Weller, Andi Peng, Andreea Bobu, Been Kim, Bradley C. Love, Erin Grant, Iris Groen, Jascha Achterberg, Joshua B. Tenenbaum, Katherine M. Collins, Katherine L. Hermann, Kerem Oktar, Klaus Greff, Martin N. Hebart, Nori Jacoby, Qiuyi Zhang, Raja Marjieh, Robert Geirhos, Sherol Chen, Simon Kornblith, Sunayana Rane, Talia Konkle, Thomas P. O'Connell, Thomas
qwik.jp - このウェブサイトは販売用です！ - qwik リソースおよび情報
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
The Researcher's Bible
Alan Bundy, Ben du Boulay, Jim Howe and Gordon Plotkin 1985 Including contributions by Graeme Ritchie and Peter Ross. Thanks to Anna Chekovsky, who has made a Swedish translation of the Researcher's Bible, to Artem Delik, who has made a Bulgarian translation, and to Valeria Aleksandrova, who has made a Polish translation. This version: 9 November 2004. Abstract Getting a Ph.D. or M.Phil is hard wo
Double-Array Articles
ダブル配列のライブラリを公開しているページです． An Implementation of Double-Array Trie URL: http://linux.thai.net/~thep/datrie/datrie.html Darts: Double-ARray Trie System URL: http://chasen.org/~taku/software/darts/ Dame URL: http://www.void.in/wiki/Dame Tiny Double-Array Library URL: http://nanika.osonae.com/TinyDA/index.html Dynamic Double-Array Library URL: http://nanika.osonae.com/DynDA/index.html
サーベイに関するQ&A
すみい (sumii AT yl.is.s.u-tokyo.ac.jp) [Q] この文書はなんでQ&A形式なんですか？ 文体が不自然じゃありませんか？ [A] すみません、長い文章を書くのが苦手なんです。口調が変なのは許してください。 [Q] なんでこんな文書を書いたんですか？ [A] 最近の米澤・小林研に、普段からサーベイをする習慣が身についていない（当てられたときしかやらない）人が増えているような気がして、ものすごく気になったためです。 [Q] 単なるM2の学生のくせに、生意気＆余計なお世話じゃありませんか？ [A] はい、そうです。ごめんなさい。(_ _) でも、嘘はいっていないつもりです。 [Q] サーベイって何ですか？ [A] この文書でいうサーベイとは、一般に「人の研究について勉強すること」を指します。 [Q] どうしてサーベイが必要なんですか？ 人の研究ばかり勉強していては
Google Sites: Sign-in
Not your computer? Use a private browsing window to sign in. Learn more about using Guest mode
Não Aqui! » 10行強で書けるロジスティック回帰モデル学習
ロジスティック回帰（logistic regression）の学習が，確率的勾配降下法（SGD: stochastic gradient descent）を使って，非常に簡単に書けることを示すPythonコード．コメントや空行を除けば十数行です． リストの内包表記，条件演算子（Cで言う三項演算子），自動的に初期化してくれる辞書型（collections.defaultdict）は，Python以外ではあまり見ないかも知れません． リストの内包表記は，Haskell, OCaml, C#にもあるようなので，結構メジャーかも知れません． [W[x] for x in X] と書くと，「Xに含まれるすべてのxに対し，それぞれW[x]を計算した結果をリストにしたもの」という意味になります．sum関数はリストの値の和を返すので，変数aにはXとWの内積が計算されます． Pythonでは，三項演算子を条
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
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
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
Loading...
Amazon.co.jp: やるべきことが見えてくる研究者の仕事術―プロフェッショナル根性論: 島岡要: 本
Loading...