2/16 paper雑読
ML/DL系に偏ってるのは雑読できる環境を知っているのがこの界隈だけだから。ほんとはmath/chem/phys系も読みたい(環境知ってる人いたら教えてください)
[1802.04852] Persistence Codebooks for Topological Data Analysis
introまで。
/What? - 現存の機械学習手法とつなぎ合わせられる構造がより簡素でサイズ固定のpersistent diagramのベクトル表現。
/Superior? - この表現が最新のtopological data analysisであり、より効率的な計算を実現。
/Next? - Edelsbrunner et al., 2002; Zomorodian & Carlsson, 2005; Edelsbrunner & Harer, 2010 # PH (persistent homology)に関する論文群
[1802.05141] Deep Learning and Data Assimilation for Real-Time Production Prediction in Natural Gas Wells
intro. well trained RNNの一つ。
/What? - Ensemble Kalman Filter(EnKF)を用いた北海ガス田のガス供給量予測の研究。
/Superior? - オンラインパラメータ予測に広く用いられてきたUnscented Kalman Filter(UKF)よりEnKFが良い結果を示した。
/Next? - NaN
[1802.04365] Learning a Neural-network-based Representation for Open Set Recognition
あとでちゃんと読みたい！
open set category: 例えば犬猫の識別器を作ってもきつね(などの中間のもの)の画像が来たら悩んじゃうという問題。open set recognitionとかopen world recognitionとかともいう。
ロバスト性の強化に関する研究
/What? - open set recognition問題のmalware識別技術への応用。malware datasetsとかあるのか...
/Superior? - より良いopen set recognitionの実現。具体的にはopen set自体の表現の仕方、outlier scoreを計算する(なんで？と思ったけどロバストかな)ときもトレーニング中も同じ損失関数を使うなどの変更。
/Next? - Ortiz and Beckerのface recognitionにおけるopen set recognition問題に関するpaperかな。
[1802.04412] Efficient Exploration through Bayesian Deep Q-Networks
強化学習に関する研究。
/What? - Bayesian Deep Q-Network(BDQN)の開発。last layerでbayesian linear regressionを使う。
/Superior? - last layerでε-greedyを用いるdouble deep Q-Network(DDQN)に比べより良いゲームスコア(Atariのゲーム)を記録した。
/Next? - Van Hasselt et al. (2016), Thompson. (1933) # DQN～DDQNの流れの論文群を読まないと話が分からなそう、あとThompson Samplingとかも。強化学習まわりはよくわからないのでまた勉強したら戻ってきたい。
[1802.04431] Detecting Spacecraft Anomalies Using LSTMs and Nonparametric Dynamic Thresholding
NASAの論文だ！
/What? - 宇宙における各異常探知においてLSTMを用いて高い予測能力を持たせようという研究。応用の紹介に近い。
/Verification? - 「火星探査車CuriosityとSoil Moisture Active Passive(SMAP)(!?) satelliteを使ってLSTM実装を使ってみた」の結果が書いてある。
/Next? - NaN
