コードが公開されているAI関連論文はわずか6％、積極的に公開を
欠けているコードやデータのせいで機械学習の研究を比較することが困難になり、AIの進化を妨げている可能性がある。 サイエンス誌によると、ここ数年のAI関連の主要な学会で発表された400本の論文のうち、コードを共有している発表者はわずか6%だった。データを共有しているのは3分の1、疑似コードと呼ばれるアルゴリズムの要約を共有している発表者は半分強にとどまった。 コードやデータが利用できなければ、研究結果の再現は難しく、既存のツールと新たに開発されたツールを比較して評価するのは不可能に近い。研究者が今後の研究の方向性を決めることも困難だ。 たとえば知的財産権を民間企業が所有している場合など、コードやデータを共有しない事情も理解はできる。だが、詳細を公開しない風潮は広がりつつあるようにも見える。情報の共有を積極的に推奨している学会や論文誌もあり、他もそれに続くべきだろう。 参照元: Science
自然法則と最適制御
最近では工学者もしきりにハミルトニアンを口にします. それは物理学者の使い方と同じ場合もありますが, 制御工学者のいう〓はより広い意味をもっています. 最適制御の理論は最大原理という大きな枠で, これを特殊な対象に適用すると力学をはじめとする自然法則が出てきます. この文では最大原理を日常の言葉で理解しながら, 物理法則を制御の目で眺めなおしてみます.
日本一短いタイトルの論文 | Brainvalley 人工知能と脳科学のアーカイブサイト。
論文というと、〜についてなど専門用語がたくさん並べられていたりしますが、今までの論文とはまったく違う論文が、お茶の水女子大学理学部情報科学科の2014年度卒業論文発表でされました。それがこちら。おそらく日本一短いタイトルの論文がこれです。
2013年 今最も旬な機械学習の研究者たち9人 - Qiita
今年一年の機械学習を素人的に振り返ってみるとでぃーぷらーにんぐがすごかったなー、みたいなミーハーな感想がまず思い浮かぶわけなんだけども、実際のところ今ホットな研究は何なんだろうということで、泣く子も黙る機械学習の代表的な国際会議、NIPSとICMLの過去3年分の採択論文を著者にフォーカスしてみることにした。 1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけした。 (複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1とする) 参考: IR研究者をスコアリングしてみた - 睡眠不足？！ NLP(自然言語処理)研究者をスコアリングしてみた 以下各々の自己紹介ページを参照しつつ、該当会議での1st author論文タイトルを引用して、スコアの上から順番にみていきます。名寄せミスなどによる集計ミスがあったらごめんなさい。 An
松尾ぐみの論文の書き方：英語論文 | 松尾 豊
あー、やっぱりこの国際会議は難しいな。日本人ほとんど通ってないしなぁ。結構頑張ったんだけどなぁ。でも査読者、なんか良く分からないことを言ってる。こいつ分かってないな。こんな査読者に当たるとは運が悪い。３人中１人はすごくいいコメントなのになぁ。ま、いいや、研究会論文でも書こう。 （※に戻る） 私も以前はこんな感じでした。主要な国際会議のレベルは高いと思ってました。今では、そうは思いません。何といっても、まずは完成度の問題です。 完成度を上げることの重要性 完成度を上げるとは、自分で修正するところがなくなるまで、修正を繰り返すことです。 上の例では、初稿の段階で投稿していますね。これで通せる人は誰もいません。ここで私がよく目安に使っている２つの経験則を紹介しましょう。 執筆時間の法則： 経験上、次のような法則があります。「書こう」と思ってから、初稿ができるまでの時間をa0とします。すると、第２
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