4.3 paper雑読

法事関連でドタバタした一週間を終え、新学期に向けて英気を養う（ひたすら寝る）期間に入りました。法事期間中も測度論とPRMLをしっかりやることはできたので、続けたいですね。

[1708.08396] Controlled Sequential Monte Carlo

/What? - 逐次モンテカルロ法、粒子フィルタリングとして知られるSMCはデータのサイズが多くなればなるほどよい精度を得るために必要な粒子数が増え計算が困難になります。この問題を解決するため、本研究では統計モデルをカバーするために既存の手法の拡張と各反復での最適制御を効率化しています。

/Next? - こういう工夫系、面白そうですね。今やってるjuliaでモンテカルロを一通り終えたら戻ってきたいです。これとかこれとか。

[1803.06386] Forecasting Economics and Financial Time Series: ARIMA vs. LSTM

行間をたっぷりとってあるレイアウトだと同じ行を何回も読むというミスがほとんどなく、ストレスを感じないんですよね。この論文のレイアウトはちょうどいいです。Texas Tech Universityありがとう。

/What? - 題名通り、比較実験の報告論文です。古典的な統計的予測手法であるARIMAと最近はやりのLSTMで経済関連の時系列データを学習・予測、その結果のエラー率で比較しています。結果は、LSTMの圧勝。古典的手法ではepoch的な学習時間を増やしてもその予測精度には影響が見られなかったことも報告しています。

/Next? - 新しいものに駆逐されていくARIMAを看取る会みたいな趣ですが、ARIMAが中身で何をやっているのか気になる。参考文献としてはこの本をあげているんですが、中身の解説は本論文内でやってます。読むべきリストに追加(ﾋﾟﾋﾟﾋﾟ

[1803.08118] Seglearn: A Python Package for Learning Sequences and Time Series

/What? - 論文というよりpythonパッケージの紹介ですね。主にscikit-learnに関連して時系列データをスライド窓等を使って分割し学習する際に用いることができるものです。便利そうですねというぐらいですが。

バーっと読んできて自分の興味が分かってきたと同時に進路的なものも考えていますがどうしたものやらという感じです。統計関連は非常に面白く興味はあるんですが本質かどうかという話になるとなかなかそうは思えません。まあ自分が本質的だと思うことを職にしている人なんてほとんどいなくて、皆妥協して生活しているだとは思うんですがね。