arXiv Vanity
arXiv Vanity used to render academic papers from arXiv as responsive web pages so you didn't have to squint at a PDF. arXiv now has HTML papers, so arXiv Vanity doesn't need to exist any longer. arXiv Vanity was built by Ben and Andreas. When we were on vacation in Greece, Andreas was squinting at an arXiv paper on his phone. "Why the hell are these papers PDFs?" he complained, and we discovered o
世界を目指す論文の書き方 ~ 不採録コメントに学ぶ ~
⽬目⽂文⽅方 ⼤大⼤大 ICSE SIGSOFT/FSE ASE RE TSE TOSEM ⾔言 Dear Naoyasu, XXX, XXX, and XXX, Thank you for your submission to the 200? International Conference on Software Engineering. We regret to inform you that your submission entitled ”⽂文 “ was not accepted for presentation at the conference. We received XXX submissions this year and were able to accept only XXX % of them. ICSE 2010 Paper Notification [1
混合分布を隠れ変数とするVAEの論文を読む - mabonki0725の日記
ランニングできず 英語できず (1) 混合分布を隠れ変数とするVAEの論文を読む 「VAE with a VampPrior」[1705.07120v3] VAE with a VampPrior KingmaのVAE(Variational Auto encoder)は深層学習に始めて生成モデルを導入した画期的な業績となっています。従来の深層学習は教師付学習しかできませんでしたがVAEによって初めて非教師学習や半教師学習ができる様になりました。即ちデータから隠れた変数や因子を推定することができる様になりました。 VAEの特徴はデータから隠れ変数として多次元のガウス分布を推定していました。 下図はデータより多次元ガウス分布のの平均と分散を推定してます。 例えば下図の様に手書き文字から癖を見つけ、その癖で未知の手書き文字を書くことができました。 M先生によると人間の認識などは単純なので、多
CVPR 2017でのコンピュータビジョン研究の最新動向
コンピュータビジョンとパターン認識の国際会議CVPR 2017に、CyberAgentからアドテク本部AI Lab所属の山口、大田、谷口の3名が聴講参加してきました。CyberAgentアドテク本部ではエンジニア、リサーチ関連職の技術レベルの向上を目的に、学術会議への参加や論文投稿を行なっております。今回の記事では今年のCVPRでの研究の最新動向についてお伝えします。 CVPRについて 研究動向 物体検出 深層学習モデルの解釈 マルチタスク学習 広告応用 クリエイティブ VQA対話モデル おわりに CVPRについて CVPR 2017 公式サイト CVPRはICCV/ECCVとともにコンピュータビジョン研究のトップ会議で、世界中の研究者が毎年一堂に集まり研究討論を行います。学術関係者だけでなく、近年は企業向けにトレードショーのようなEXPOも併催されるようになっています。 CVPR 201
論文メモ：Understanding Black-box Predictions via Influence Functions - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 元論文 Understanding Black-box Predictions via Influence Functions ICML2017のベストペーパーです。 概要 非常に内容の濃い論文ですが、主なコントリビューションは以下の3点にまとめられると思います。 影響関数(influence function)を用いて、個々の学習データの有無や摂動が予測結果に与える影響を定式化 効率的な計算手法の提案 「ネットワーク挙動の分析」、「ネットワークを混乱させる摂動の計算」、「ドメイン不適合の検知」、「ノイズラベルの検出」の4つのユースケー
機械学習において経済的損失を考慮したコスト関数を用いた学習方法 - Qiita
はじめに kaggleに掲載されているCredit Card Fraud Detection（URLは以下）のような問題の場合、誤識別は経済的損失を伴う。 https://www.kaggle.com/dalpozz/creditcardfraud したがって、識別モデルの評価は識別精度に加えて経済的損失を評価対象に加える必要がある。大抵は精度向上に反比例して経済的損失が低減するので精度を指標にモデルのチューニングを行えばよいことになるが、偽陽性と偽陰性で1件当たりの経済的損失が異なるような場合、精度向上によって全体の経済的損失が大きくなることが起こる。 これは、識別モデルのパラメータが精度を基準に最適化され、識別の結果がもたらす経済的損失が考慮されていないことに起因する。言い換えると、パラメータ決定プロセスに経済的損失を考慮するようなコードを組み入れることができれば、モデルは経済的損失を
アクセス頻度予測に基づく仮想サーバの計画的オートスケーリング - ペパボ研究所ブログ
こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。2017/06/24に開催された、第38回インターネットと運用技術研究会で、機械学習を用いた仮想サーバ運用台数の最適化について研究発表してきました。論文(研究会予稿)とスライドを以下に公開します（論文画像をクリックするとPDFで読むことが出来ます）。 論文(研究会予稿) スライド 研究の概要は以下の通りです。 従量課金を主としたクラウドサービスでは，処理性能を保ちつつ必要最小限数の仮想サーバで運用し利用料金を抑制することがWebサービスの運営者の課題である．しかしながら，複雑化したWebアプリケーションにおいて適切なオートスケーリング契機の基準決定は困難である．本報告では，Webアプリケーション構成の複雑さに依存しない指標として一定時間あたりのアクセス頻度であるスループット値を用い，We
コンテナ時代のWebサービス基盤モデル - FastContainerの研究発表をしてきました - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所主席研究員の松本です。Twitter上ではまつもとりー(@matsumotory)と呼ばれています。2017年の6月24日に開催された、第38回インターネットと運用技術研究会で、「FastContainer: Webアプリケーションコンテナの状態をリアクティブに決定するコンテナ管理アーキテクチャ」について研究発表してきました。 論文(研究会予稿)とスライドを以下に公開します（論文画像をクリックするとPDFで読むことが出来ます）。 論文(研究会予稿) スライド FastContainerを一言で表現すると、コンテナの状態遷移（停止・起動・複製・資源割り当ての変更処理など）の速度を効率化することに着目し、システム全体として恒常性を持ち、コンテナが高速に循環可能なWebサービス基盤を実現することによって、突発的なアクセス集中やライブラリのバージョンアップのような運用について効率的に対
「みもふたもない」論文投稿必勝法
26. 論文のどこが効いてくる？ 論文タイトル 著者名 概要：アブッアブッアブッ アブッアブッアブッアブ！ 1. はじめに かくかくしか じかかくかく しかじかかく かくしかじか かくかくしか じかかくかく しかじかかく かくしかじか 2. 関連研究 さいごのほう にこのセク ションをかく スタイルもあ ります。 そのへんはす きずき？ 3. 提案手法 おれのかんが えたさいきょ うのしゅほう。 すうしきとか グラフとか、 いろいろなも のをつかって せつめいせつ めい 4. 結果/考察 ていあんしゅ ほうがじっさ いのところど うだったのか、 まとめるので す 5. まとめ まとめとかこ んごのかだい とか… 6. 参考文献 - きょじんの - かたの - うえに - たつ！！ 27. ここです！ 論文タイトル 著者名 概要：アブッアブッアブッ アブッアブッアブッアブ！ 1. はじめに
最近のスパースなニューラルネットワークについて - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、スパースなニューラルネットワークの話をします。 要約すると ニューラルネットのスパース化によって、精度はほとんど犠牲にせずに、計算効率は3〜5倍程度まで向上できる スパース化にはまだ課題が多く、ニューラルネットの高速化という意味では、次の戦場はたぶんここになる スパースとは、スパース化とは スパースであるとは、値のほとんどが0であることです。例えば、ベクトル$a,b$の内積を計算する際に、$a$のほとんどの要素の値が0であるとしましょう。0になにをかけても0ですから、$a$の値が0でない次元についてのみ、$a_i b_i$の値を計算して足し合わせればよいわけです。このように、内積を計算する際に、どちらかのベクトルがスパースであれば計算が高速化できます。0という値をメモリ
WikiCFP : Call For Papers of Conferences, Workshops and Journals
+ Build my CFP list in minutes. + Search and sort by title, category, location and year. + Browse with graphical timeline. + Subscribe to RSS of lists and various categories. + Get email and iCal reminders. + Present CFPs to thousands of researchers. + Broadcast CFPs to Twitter and Facebook. + Push CFPs to targeted RSS subscribers. + Check numbers of views and users following my CFPs. + Update CFP
モデル圧縮 - nico-opendata
nico-opendataniconicoでは、学術分野における技術発展への寄与を目的として、 研究者の方を対象に各種サービスのデータを公開しています。 ニコニコ動画コメント等データセット(株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ動画コメント等のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします ニコニコ大百科データ(株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ大百科のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします Nico-IllustデータセットComicolorization: Semi-Automatic Manga ColorizationChie Furusawa*、Kazuyuki Hi
Reading – Deep Learning JP
DeepLearning.jpでは、知識の共有と最新研究動向の把握を目指して、各種の勉強会を開催しています。 2016年論文輪読会 06/24: TBA 06/17: TBA 06/10: Leveraging Visual Question Answering for Image-Caption Ranking Binarized Neural Networks: Training Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or =1 06/03: Convergent Learning: Do different neural networks learn the same representations? XNOR-Net: ImageNet Classification Using Binary
Slackで論文収集botを作る
目次 概要 arXivのAPIを通して、設定したキーワードに関連する論文を取得 Incoming Webhooksを通して、対象となる論文をSlackに投稿 cronを用いて定期実行できるようにする。 実行例 概要 SlackのIncoming Webhooksという機能を使うと、簡単にプログラム上からSlackに投稿ができます。その機能を用いて、Arxivから興味のある論文を自動で検索して投稿してくれるbotを作りたいと思います。 実装したプログラムはここに置いています。 https://github.com/kushanon/oreno-curator/blob/master/arxiv.py 開発環境はAnaconda2-4.3.0を用いています。 類似の機能を提供しているサービスとしては、Google Scholarのアラート機能があり、それを使うと設定したキーワードに関連する論文
特徴量抽出と変化点検出に基づくWebサーバの高集積マルチテナント方式におけるリソースの自律制御アーキテクチャの研究報告 - ペパボ研究所ブログ
ペパボ研究所の主席研究員の松本(@matsumotory)です。先日行われた、平成28年度第4回(IOT通算第36回)研究会で研究報告、および、運営委員として参加してきました。 研究会の現地で残念ながらインフルエンザにかかってしまい、登壇を急遽キャンセルすることになってしまいましたが、研究会予稿と発表スライドは作成済みですので本エントリで公開します。研究会予稿は以下のリンクから閲覧可能です。 研究会予稿 簡単に今回の研究報告についてまとめておきますと、本研究の概要は、 Webホスティングサービスにて管理者がテナントごとのコンテンツを制御できないような高集積マルチテナントWebサーバ環境では，ホスト間のリソース競合を減らすことが安定運用にとって不可欠である．しかしホスト数が増えるにつれ，サーバ内の原因となるホストの監視や制御のコストも増加するため運用は難しくなる．本論文ではリソースの各指標の
2016年のエンジニアリング振り返り - ゆううきブログ
はてなに入社して3年経った。 入社3年成功 https://t.co/GnQ3gEdLs4— ゆううき (@y_uuk1) 2016年12月1日 3年というのは節目と言われる。働き方や考え方の軸が多少変わってきたように思う。 技術観点では、仕事が少しつまらなくなっていた時期があった。 技術的におもしろいことより、つまらないことのほうが優先度が高くなってしまうというよくあるやつだと思う。 もしくは、おもしろいところまで到達できずに、仕事としては十分な成果になってしまうということもあった。 去年の振り返りに、来年はコードを書くと書いていて、多少はできたものの実感としてはあまりできていない。これからのオペレーションエンジニア/SREは、ソフトウェアエンジニアリングによる問題解決ができないと時代に取り残されてしまうという危機感がある。 技術的挑戦を続けていくためには、自分だけでなく、周囲の環境も変
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