統数研の 第2回統計的機械学習セミナー のTalkが終わって, 京都に帰ってきました。スライドを 論文のページ に置いておきましたので, 興味のある方はどうぞ。
最後のFuture Workが大事だったのに言わなかったので, 少し悔やまれます。

当日, 部屋は後ろまで満杯で, 第1回よりも多かったらしく, Yee Whye 効果は凄いなぁ, と。
冨岡さんの質問が相変わらず鋭いなと思っていたのですが, 自分の番の場合は もともと鋭い質問を英語で受け答えしないといけないので, 日本語で言われれば 上手に説明できる場合でも英語に頭のリソースを割かれたりして, それが残念でした。

そういう意味では留学している人は有利だなというか, 一度も海外に留学していない僕 がこうやって英語で講演できる方が珍しいような気も。僕がNTTにいる限りは留学は (正社員優先なので)できないのですが..。 *1

当日は先日できたばかりの 赤池ゲストハウス に泊まってよいとの池田先生からの連絡だったので, 夜は歓迎会があるかもと思い(実際, 立川に行った), 泊まらせて もらうことにしました。
Akaike Guest Houseは超モダンで, 思ったよりもずっと広く快適でした。 僕は東京の出身なので, もし東京に来たらまず泊まることはないだろうと思うため, 貴重な経験をさせてもらってラッキーでした。以下写真。
基本的に共同研究者の滞在用なので, 簡単な台所があったりします。

部屋の入口	部屋から見える 統数研の風景。	部屋の内部	IH調理器具のある 台所付き。

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下のTalkは先ほど確定しました。

日時： 1月28日(金) 11:00-12:00
場所： NTTコミュニケーション科学基礎研究所 大会議室 (3F) (アクセス地図)
備考： NTTだけでなく, どなたでも参加できます。ご興味のある方はぜひおいで下さい。
正面玄関の受付で名前を書いていただき, 3Fへ上がって下さい。

Title: Modelling Genetic Recombination with Fragmentation-Coagulation Processes

Yee Whye Teh (Gatsby Computational Neuroscience Unit, UCL)

abstract:

Hudson's model of coalescent with recombination (also known as
ancestral recombination graph (ARG)) is a standard and well accepted
model of genetic recombination.  With the growing amount of population
genetics data, demand for probabilistic models to analyse such data is
strong, and the ARG is a very natural candidate.  Unfortunately, the
ARG posits very complex latent structures, and the observed data
cannot possibly restrict the posterior to a small space of latent
structures.  As a result posterior inference in the ARG is highly
intractable, and a large number of approximations and alternatives
have been proposed in the literature.

A large class of alternatives are based on hidden Markov models
(HMMs), which can be understood as approximating the tree-structure
genealogies at each point of the chromosome with a partition of the
observed haplotypes.  However due to the way HMMs parameterize
partitions using latent states, they suffer from significant
non-identifiability issues which can affect the quality of posterior
inference.

In this talk I will propose a new model for genetic recombination
based on Markov processes over partitions called
fragmentation-coagulation processes.  This model does not suffer from
the non-identifiability issues of HMMs though posterior inference is
somewhat more complex and requires development of a new auxiliary
variable Gibbs sampler for Markov jump processes.  I will discuss
issues of inference as well as various interesting properties of these
processes, and report some preliminary results on applying the model
to population genetic data.

ここ1~2日連絡がつかないので確定ではありませんが, 今週金曜日, 28日(金)に Yee Whye Teh にCS研に来ていただいて, 東京の話とは違う下の講演をしていただく 予定です。
NTTだけでなく, ぜひ外の方にも来ていただけるように現在調整しています。
場所はCS研大会議室, 15:00から(多分)です。
確定次第, すぐにここに情報を載せようと思います。

Talkは無事終了しました。
Yee Whyeの他の多くのTalkと違い, 今回は partition の分布としての 厳密さを妥協しない話で, 個人的には非常に良かったんじゃないかと思いました。
最前列で鋭い質問を連発されていた方が, 最初だけ一瞬誰だかわからなかったの ですが(普段と違って眼鏡を掛けてらしたので), 田中先生だった件。w

NTT外からも沢山来ていただき, 多分25〜30人くらいはいたのではないか と思います。僕も含めて, 刺激になれば良かったのではないかと思います。
現在進行中の話だったのでスライドは公開されないと思いますが, ポイントは

• 遺伝子群(もちろん, 話は遺伝子に限らない)のクラスタリングの変異構造を Coagulation-Fragmentation で捉えることができるということ,
• 普通のHMMと違い, 理論的に様々な良い点があること (わかりやすいのは, 僕が途中で質問したようにクラス数が時変なことですが, 他にも色々),
• 連続時間の Markov Jump process になるので, 学習には確率的な離散化を行って Forward-Backward を走らせるというテクニックを使っているらしいこと (詳細は言わなかった),

などでしょうか。
昼食時に聞いた話では, 実装には2ヶ月掛かっているのだそうです。凄い。

最後に帰る前に所長室で, Gatsbyで以前一緒だった上田さんと研究の話をして いましたが, 正直写真を撮りたいくらいでした。