いないち日記

大阪で Information Retrieval を勉強する大学生の日記。

2018/10/15

朝8時に起きた。

今日は研究室の論文読み合宿が静岡であるので、東京から新幹線で異動。

昼前から早速スタート。トップバッターは自分。
あまり説明がうまくなく、他の人に理解してもらえたかが不安。反省点の残る発表だった。

以下は今日紹介された論文たち。

Runtime Neural Pruning. NIPS (Poster). 2017.
CNN の Pruning をする手法で、エッジを抜くのではなくて特徴マップをそのまま抜いてしまう。特徴マップを利用するかどうかの判定は強化学習的アプローチを使い、その判断部分のネットワークは Q-value を出力するように学習される。

Bayesian Robust Attributed Graph Clustering: Joint Learning of Partial Anomalies and Group Structure. AAAI. 2018
Attributed Graph Clustering の手法で、これまで考えられてこなかった partial anomaly という問題に着目。提案手法はこの partial anomaly に強いクラスタリングが可能。ちなみに生成モデルは Dirichlet-Categorical 共役分布を使っていたりと、どこかトピックモデルを匂わせる。

Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks: A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting. IJCAI. 2018.
時間的に変化するグラフを convolution する手法を提案。カーネル関数を graph Laplacian  L の関数と見ているところがポイントで、ここでカーネル関数を  L についての一次式と (大胆に?) 定義している。ちなみに  L^n はグラフの n hop での経路情報を保持しているので、これはつまるところ graph の convolution にあたる。

Robust graph regularized nonnegative matrix factorization for clustering. Data Mining and Knowledge Discovery. 2018.
誤差をある程度 robsut に評価する NMI の亜種で、目的関数に hard threshold を用いているところが新規性にあたる。

2018/10/13

朝8時に起きた。

今日は逆求人型の就活イベントに参加した。上位校というくくりだったので、さすが周りがネームバリューのある大学院生ばかり。

感触自体は良かったので、次につなげたいなぁ。

2018/10/11

朝8時に起きた。今日も朝から研究室。

午前中はソフトボール大会の予定だったが雨で流れる。
ということで朝から研究を進める。

昼前に進捗報告ミーティング。今ひとつ手法の具体的な改善点が見えてこないので悩む。

夕方は講義 (マルチメディア特別講義)。今日は前回に引き続きセキュリティの話で、具体的なインシデント例を交えながらセキュリティ対策について学ぶ。個人的には、講師の方も言われていたようにセキュリティ対策をすることによって増えるリスクもある、ということを常々考えないといけないなと思った。

2018/10/10

朝10時に起きた。今日も朝から研究室。

今日は明日のミーティングに備えて研究をする。

夜は注文していた Yogibo のクッションが届いた。

2018/10/09

朝8時に起きた。今日も朝から研究室。

午前中は&研究室の助っ人として吹田祭のバドミントンへ。また負けてしまった。自分のミスが多い。。。

その後はひたすら研究。

夕方は研究グループのミーティング。今日は#さんによる Gamma Database の並列処理と、&さんによる論文紹介。
特に&さんが紹介した論文は議論が盛り上がった。
取り上げた論文: Selecting Subexpressions to Materialize at Datacenter Scale. VLDB. 2018.

この論文では、データベースにおいてどの view を mateliaze すればいいか、という最適化問題を (近似的に) 解くアルゴリズムを提唱している。 個人的にはここまで heuristic な解法でなかなかいい成績を達成しているのが驚き。(ただこれは utility の最適化問題を解いているのに実験結果の縦軸も utility になっているのがちょっと怪しいけど...)。