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2008年度 先端情報科学特論 II & IV リンク解析と周辺の話題 担当 新保 仁 shimbo@is.naist.jp 日時 2008/11/10, 11/17, 12/1, 12/8 (全 4 回) - 4限 15:10-16:40 場所 情報棟 L3 講義室 リンク解析は, グラフ (ネットワーク) データの構造から有用な情報を抽出するための, データマイニングの一研究分野です. この講義ではまず, リンク解析が取り扱う 2 種類の尺度 (重要度と関連度) について述べ, それぞれの代表的な計算手法を紹介します. 後半では, 近年機械学習分野で盛んに研究されているカーネルのうち, グラフ上の節点に対して定義されたカーネル (グラフカーネル) と, そのリンク解析への応用について紹介します. 第1回 11月10日 スライド 第2回 11月17日 スライド 第3回 12月1日
大規模データを基にした自然言語処理 - DO++
人工知能基本問題研究会 (SIG-FPAI)でタイトルの題目で一時間ほど話してきました。 発表資料 [pptx] [pdf] 話した内容は - 自然言語処理における特徴ベクトルの作り方と、性質 - オンライン学習, Perceptron, Passive Agressive (PA), Confidence Weighted Learning (CW) 確率的勾配降下法 (SGD) - L1正則化, FOLOS - 索引を用いた効率化, 全ての部分文字列を利用した文書分類 で、スライドで70枚ぐらい。今までの発表とかぶっていないのはPA CW SGD FOLOSあたりでしょうか オンライン学習、L1正則化の話がメインになっていて、その両方の最終形の 確率的勾配降下法 + FOLOSの組み合わせは任意の損失関数に対してL1/L2正則化をかけながらオンライン学習をとても簡単にできるという一昔前
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