メモ：Nature公式、論文要旨の書き方 - 発声練習
メモ。 Nature公式、論文要旨の書き方。 授業でこれを扱うと国籍問わず大半の大学院生が知らなかったと言うので簡易和訳版を作成。 もちろん、Nature以外の論文にも流用する事が可能。 注目は、[結果]に使える文の少なさ(2~3文。全体の20~25%)。 和訳の修正案、大歓迎です。 英語版:https://t.co/RQEbeOWoNX pic.twitter.com/DcIePZhD6Y— 遠山 祐典 (@ToyamaYj) September 19, 2018 Nature Researchの松田と申します。このアブストラクトの書き方について、Nature日本法人の方で作っているPDFもありますので、よろしければご自由にお使いください。下記URLのp11となります。https://t.co/7ze0gbfpCW— 松田 栄治 Eiji Matsuda (@matsuda_eiji)
4E認知は仲良しごっこのウソお友達グループだったのか？ - 蒼龍のタワゴト~認知科学とか哲学とか~
認知科学では二十世紀の末頃(特に80年代から90年代まで)に、主流(特に古典的計算主義)に対抗する動きとして身体化論の流れが様々な形で起こった。それは二十一世紀にも受け継がれて、主要な概念であるembodied,embedded, extended, enactiveから頭文字を取って4E認知と呼ばれて議論されるようになった。しかし、4E認知の諸概念は実はお互いに相容れない所もあるのではないかと、当の支持者も含めて疑われるようになった。 疑惑の前触れ、拡張と埋め込み 4E認知の諸概念は二十世紀の段階で既に提出されていた用語を寄せ集めただけだが、これらを同じ頭文字としてひとまとめにしたのは確かによくできている。いつからこう言われ始めたのか私にはよく分からないが、実は4e認知の用語が広まる前に既に不穏な空気は醸し出されていた。それはRupertによる拡張された心(extended mind)と
何をもって知能とするか - murawaki の雑記
人工知能の現在の研究状況をネタに与太話をするのであれば、singularity は的外れ。もっと先に議論すべき話がある。これ自体が与太話だが、そういう話をしてみる。 背景 2011 年に Jeopardy! というクイズ番組で IBM の Watson が人間に勝った。その頃から、SF か何かから出てきた singularity 業界が騒ぎ出した (らしいことを私は認知した)。その後、2013 年あたりから Deep Learning というバズワードが流行りだして、ますます楽しそうにしている (らしい)。「らしい」というのは自分で深く追いかけていないから。人工知能*1の実際の研究と関わりのないところで展開されている。Michael Jordan や Yann LeCun のような大御所もこの話題には冷淡。 singularity 業界は人工知能の現状を知らない。そもそも、人工知能は何がで
『新版 統計学のセンス』は統計学を「使う」人なら必携の書 - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
新版 統計学のセンス ―デザインする視点・データを見る目― (医学統計学シリーズ1) 作者:丹後 俊郎出版社/メーカー: 朝倉書店発売日: 2018/11/05メディア: 単行本少し前に広告を見かけてポチってみたのがこちらの本。丹後先生の著書というと『ベイジアン統計解析の実際 (医学統計学シリーズ)』をベイジアンモデリングを勉強していた際に愛読していたものですが、その丹後先生の本ならきっと間違いないだろうと思って読んでみたらやはり大正解でした。 ということで、以下に簡単に書評を並べておきます。なお僕は医学統計分野に関しては殆ど知識のない素人ですので、ところどころ誤読している箇所があるかもしれません。お気付きの点などあれば、是非ご指摘いただければ幸いですm(_ _)m 本書の内容 1. randomness――新しい知識の創造 2. 統計学的推測の意味――無作為化の重要性 3. 研究デザイン
論文メモ：Empirical assessment of published effect sizes and power in the recent cognitive neuroscience and psychology literature (Szucs & Ioannidis, PLoS Biol, 2017) - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
以下のメタアナリシス論文がしばらく前に話題になっていました。 このようなメタアナリシスを紐解くことで検定力・効果量がどういうものかという理解も進むのではないかと思われますので、以前の機械学習系論文の輪読まとめと同様に全引用or全訳にならない程度にまとめてみることにします。また斜め読みに近いまとめなので、間違っているところがチラホラあるかと思います。お気付きの際はコメント欄でも何でも良いのでご指摘下されば幸いです。 アブストラクト この研究の目的は何か この論文では何を研究結果として報告しているのか メタアナリシスの対象になったのは何か どのようにしてデータを抽出したのか どのような手法でメタアナリシスを行ったのか メタアナリシスの結果はどうだったのか 著者らの考察・見解 感想と補足 アブストラクト アブストラクトだけは全訳しておきます。 We have empirically assess
「人工知能に対する楽観的な妄想」はいつか来た道 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
こんな名文が話題になっていたようで。 非常に面白い文章で、特に以下の下りは痛快だなと感心しながら読んでました。 2006 年頃、「現在の人工知能研究の先には新興宗教にはまる計算機が出てくる」というネタを思いついたが、知人の反応が悪かったのでお蔵入りした。それから 10 年近くたったが状態に変化はない。人間を超える知能という楽観的な妄想がどこから来るのか不思議で仕方がない。 同じような光景を以前見たことがあるなぁと思い出したので、その時のことを回想しながら現在の「人工知能ブーム」ないし「人工知能に対する楽観的な妄想」についてちょっと思うところを書いてみました。 なお、僕自身は人工知能というか機械学習の専門家ではなくどちらかというとそれらのアルゴリズムのユーザーという立場なので、その立場から主に世論の動きについて論じてみましたという立ち位置です。 人工知能そしてsingularityという「夢
NNが心理学と生理学から離れていった瞬間：Back propagationに関するNature論文(1986)の意義を考える - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Fig. 1 from Rumelhart, Hinton & Williams, Nature, 1986) これはちょっとした小ネタです。僕自身はニューラルネットワーク (Neural Network, NN)の学術的専門家でもなければ況してやNNの研究史家でもないので、たかだか僕自身がかつて脳の研究者だった頃に把握していた事由に基づいて、極めていい加減な私見を書いているに過ぎないことを予めお断りしておきます。よって、この辺の事情に詳しい方いらっしゃいましたら、後学のためにも是非ご遠慮なくツッコミを入れて下さると有難いですm(_ _)m 先日のことですが、@tmaeharaさんがこんなことを呟いておられました。 オリジナル論文 https://t.co/kXfu8jIat3 これです．本当にただチェインルールで微分して勾配法しているだけにしか見えない……．— ™ (@tmaehara
ニューラルネットワークの歴史について少しだけ確認する - 蒼龍のタワゴト~認知科学とか哲学とか~
ネットで調べものをしていたときにたまたま「NNが心理学と生理学から離れていった瞬間」を見つけて読んだ。Nature論文(1986)のことは知らなかった(私が知っていたのは同年に出た二巻本の方)だったので、そこは勉強になったが、それ以外については同意できない所が多く困惑してしまった 1。 いちおうはてなブックマークでコメントは書いたものの、そのブックマークの他のコメントも分かっているような素振りで書かれているが首を傾げるものがあった。正直これから書くことは私のような認知科学オタクでなくとも知っていてもおかしくない話ではあるはず(当時は日本語の紹介書も幾つか出てて別にマニアックな話ではないの)だが、思った以上に知らない人が多いことに気付かされたので、軽く記事にすることにした。 信頼できる論文の紹介 とはいえ、お前のようなどこの馬の骨ともわからない素人の言うことなど信用できない…という人のために
エクセル近似曲線の罠 - 小人さんの妄想
エクセル近似曲線の「指数近似」「累乗近似」は、いわゆる非線形最小二乗法ではない。 ・エクセルで用いているのは、データの対数に直線をあてはめるという方法。 ・いわゆる非線形最小二乗法とは、残差（誤差）の２乗和を最小にする方法。 詳しいことは以下のページで尽きているのだが、エクセルの近似曲線は便利だと、 私自身多くの人に勧めている手前、注意を忘れないよう記載しておく。 * Excelグラフ累乗，指数，多項式近似の論文記載の注意(生物科学研究所 井口研究室) >> https://biolab.sakura.ne.jp/excel-graph.html * 指数近似 赤い点で描かれているのが元になるデータ、 Y = 0.8 * exp( 0.3 * X ) に、Xに比例する大きさで正規乱数を加えたもの。 下側の青い線がエクセルの指数近似曲線。 上側の緑の線はＲ言語による非線形回帰。 * 累乗近似
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