mots quotidiens.
Daichi Mochihashi (持橋大地) daichi <at> ism.ac.jp by hns, version 2.10-pl1.

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2007年11月12日(月) [n年日記]

#1 Collins

CS研にCollinsが来たので, 夜は
参加予定者(敬称略):
Collins(guest), 磯崎,鈴木,須藤,塚田,平尾,藤野,持橋,安田,山田,渡辺
というCS研NLPオールスターズ?で歓迎会。(その割に途中まで関係ない話を していたような気がしますが‥(笑))

Collins氏は紳士だという話を聞いていたので, もっとおじさんかと思っていた のですが, かなり若い感じの方で驚きました。
昼間のTalkは, 係り受け解析の対数線形モデルの時に, Matrix-Tree theoremで分配関数を逆行列の行列式として計算する という話と, Exponentiated Gradient (EG)の話。 対数線形モデルは専門ではないですが, 大体の感じはわかったような気が します。
岡野原君の話が, Gaussian prior のEGでは解けない Laplacian prior をどうやって解くか, という話なのがよくわかりました。


2006年11月12日() [n年日記]

#1 京都賞記念ワークショップ

伊庭さんが ベイズ掲示板 で紹介されていた, 今年の京都賞を受賞された 赤池先生の記念ワークショップ を聴きに, 京都国際会館に行って石井先生の隣に座って(w 聞いてきました。
赤池先生, 甘利先生, 北川先生に樺島先生, 下平先生の超豪華メンバーでした。
定員150人のうち論理生命(石井研)の人が10人以上いたということで, 書くのが ちょっとはばかられるのですが, 日記ということで。

とりあえず, 赤池先生が本当にゴルフの話を始められたのにびっくりしたわけですが(w, 甘利先生を含めて, 全体的に強調されていたのは, AICのポイントはその (結果的に簡単な)式自体というより, 訓練データではなく, それから導かれる予測力 をもとに統計モデルの基準を考える点だった, という話だったと思います。 AIC自体は, それを金科玉条のように考える必要はなく, モデルに許される複雑さの 上限を与えるものとして, それよりコンパクトなモデルを選ぶのは自由だ, と いう話でした。ただしこの際にも, AICがあまり下がるようではまずいという意味で AICはやはり基準となりうる, ということ。
赤池先生ご自身を含めて, AICは「次元数の選択」を行うもの ではなく, 「モデルの選択」を行うものであり, 新しいモデルを考えることが 最も重要である, ということが強調されていたように思います。 (ベイジアンとしては, 結局それは事前分布の設定を含めたベイズモデルに繋がって いくのではないかという感想を持ったのですが..。)
RissanenのMDLとの比較が当然問題になりますが, MDLはモデルの最小記述長を問題にしたもので, 優れた理論ではあるものの, 予測を最初から狙っているものではないので, 使うべき場所が本来違うはずだ, という議論を甘利先生がおっしゃっておられました。

甘利先生の話, 北川先生の話を含めて他の講演も非常に興味深い内容でした。 個人的には, Particle Filterを勉強した者にとって北川先生は神なので, *1 若々しい声の時系列モデルのお話が聞けて, たいへん有意義でした。:-)

・ -

僕は知らなかったのですが, 赤池先生はもともと統計の純粋理論ではなく, プラント制御や多変量時系列解析といった実際的な仕事を手がけられていたのだ そうです (このへん)。 最初の受賞者紹介で, 海軍兵学校 (→一高→東大数学科)のご出身だという話が あったのですが, ちょうど個人的に, 少し前に海軍兵学校の数学・物理・気象学の 教科書をオークションで数万円で買ったばかりで(本物), 海軍兵学校がバリバリの理系で, かつ実際的な面を非常に大切にするということが よくわかったので(「翼ニコレコレノ力ヲ加ヘタ時, 機体ニ生ジル捩レハイカホドカ」 みたいな練習問題があちこちに出てくる), なるほどなあ, と思ったのでした。


*1: Particle Filterの理論を最初に提案されたのは統数研所長の北川先生。

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