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RaspberryPI Mouse V2の購入を決定

ランニングできず 英語できず

 AM 確率ロボテックス(上田隆一訳)のゼミ12章終了 SLAMの基礎アルゴリズムであったが、11章の最初を学校の試験で出席できなかったので、独学ではさっぱり理解できない。多分この本の一番難しいところであろう。上田先生がこの本のモデルを実装したラズパイマウス V2(5万円)を学校の研究で購入する事に決定した。これでSLAMの理解が深まると思う。

 NextremaのAI論文読み会に参加。

やはり論文の発表会といえども、論文を理解するのはそれなりに知識がいるので毎回人数が少なくなるのは納得。日本では論文を読めるかで一つの壁がありそうだ。

強化学習によるNLP生成モデル。https://arxiv.org/abs/1611.09100

これは階層型LSTMを使って単語間の階層関係を学習し、強化学習の方策のSDCで文ご合成するものである。文合成時の報酬の記述がラベルとしか記述されていず曖昧さが残る。NLPの意味理解に応用できなか興味を持つ

 確率的行列分解へのCNNへの適応

Convolutional Matrix Factorization for Document Context-Aware Recommendation

Gunosyの関さんの発表で確率的行列分解(PMF)をCNNでしてしまおうとするモデル。教師データとしては映画のリストとその評価文に正解は多数のユーザによる点数。NLPを評価するCNNを導入してPMFを解く所が新しい。

 DeepLearningの応用例は凄まじく、当面論文の洪水が続くと思われる。

 

 

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