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国立情報学研究所 (NII) に助教として着任しました。
引き続き機械学習とデータマイニングの研究をします。みなさまよろしくお願いいたします。
Q. 誰？
A. joisino です。社会人になったので実写化しました。なお、発言は個人の見解に基づくものであり、所属組織を代表するものではございません。
佐藤 竜馬 / Ryoma Sato
佐藤 竜馬 / Ryoma Sato
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佐藤 竜馬 / Ryoma Sato
@joisino_
コンピュータサイエンスを完全に理解しております。
佐藤 竜馬 / Ryoma Sato’s posts
情報学で博士号を取るまでに読んだ本をまとめました。これを読めばあなたも情報学ハカセです
三年以上続けている論文読みの日課で得た知見をまとめました研究者の皆さんをはじめ、学生の皆さんや、論文読みに少しでも興味のある皆さんにとって役立つ記事になったかと思います。ぜひ取り入れてみてくださいね。
研究者の皆さんをはじめ、学生の皆さんや、論文読みに少しでも興味のある皆さんにとって役立つ記事になったかと思います。ぜひ取り入れてみてくださいね。
俺は騙されないぞという気持ちで日々を過ごしています
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補足: DeepL Pro にも PDF 翻訳機能はありますが、公式はレイアウトが崩れるに対し、本ツールはかなり正確にレイアウトを保って翻訳できます。
単著論文 "Word Tour: One-dimensional Word Embeddings via the Traveling Salesman Problem" が NAACL 2022（本会議・ショートペーパー）に採択されました 
言語モデルは否定文の扱いに苦労するという話を書きました。
PDF 翻訳 Readable のプロ版をリリースしました
英語論文をストレスなくスラスラ読むことができます。
プロ版では、コピペの手間なくドラッグアンドドロップだけで翻訳が可能！
Chrome 拡張を使えばブラウジング中ワンクリックで翻訳できます。
よろしくお願いします：readable.jp
英語論文をストレスなくスラスラ読むことができます。
プロ版では、コピペの手間なくドラッグアンドドロップだけで翻訳が可能！
Chrome 拡張を使えばブラウジング中ワンクリックで翻訳できます。
よろしくお願いします：readable.jp0:02 / 1:47
『最適輸送の理論とアルゴリズム』の著者見本が届きました！生産者さんの顔が見える安心安全な書籍です。書店には明日あたりから順次並び始めるので何卒よろしくお願いします。
人間には認知できない情報を活用するAIについて書きました
単著論文 "Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure" が #ICML2023 に採択されました
入力ノード特徴量に含まれない新しい有用なノード特徴量をグラフニューラルネットワークが自ら創出できることを示しました。
論文
：arxiv.org/abs/2301.10956
入力ノード特徴量に含まれない新しい有用なノード特徴量をグラフニューラルネットワークが自ら創出できることを示しました。
論文：arxiv.org/abs/2301.10956
『最適輸送の理論とアルゴリズム』の発売を記念して、関連するリソースを公開しました。
最適輸送の学習に使える Jupyter Notebook を 20 本公開しました。誰でも無料で自由にお使いいただけます。
github.com/joisino/otbook
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最適輸送の学習に使える Jupyter Notebook を 20 本公開しました。誰でも無料で自由にお使いいただけます。
github.com/joisino/otbook
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新作『深層ニューラルネットワークの高速化』の書影が公開されました。
校正のために数日寝かして通し読みを繰り返していますが、読むたびにこの本面白しれ〜となって永久機関状態です。
深層学習に関わるみなさんにも楽しんでいただけると嬉しいです。よろしくお願いします。 amazon.co.jp/d/4297143097
深層モデルのパラメータ θ₁ と θ₂ を用いて、(θ₁ + θ₂) / 2 や 2θ₁ - θ₂ のように算術した結果も意味のあるモデルであることが分かってきた、という話を書きました。
拙著 "Training-free Graph Neural Networks and the Power of Labels as Features" が #TMLR に採択されました
訓練不要なグラフニューラルネットワークを提案しました。訓練することもできます。
論文：arxiv.org/abs/2404.19288
コード
：github.com/joisino/laf
訓練不要なグラフニューラルネットワークを提案しました。訓練することもできます。
論文：arxiv.org/abs/2404.19288
コード：github.com/joisino/laf
クリック率を最大化しない推薦システムについてのスライドを公開しました。
#YANS2024 のチュートリアル講演『ニューラルネットワークの損失地形』のスライドを公開しました
新作『グラフニューラルネットワーク』の予約が開始しました
世界一わかりやすく、世界一詳しいグラフニューラルネットワークの教科書になったと自負しています
ぜひ読んでくださいね。
世界一わかりやすく、世界一詳しいグラフニューラルネットワークの教科書になったと自負しています
ぜひ読んでくださいね。Quote
講談社サイエンティフィク
@kspub_kodansha
【4月近刊情報】
佐藤竜馬『グラフニューラルネットワーク』
amazon.co.jp/dp/4065347823
hanmoto.com/bd/isbn/978406
カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキスト
イラストはメダカ
】
佐藤竜馬『グラフニューラルネットワーク』
amazon.co.jp/dp/4065347823
hanmoto.com/bd/isbn/978406
カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキストイラストはメダカ
#IBIS2023 の企画セッション『最適輸送』での発表スライドを公開しました。 speakerdeck.com/joisino/he-dem
ランキング・ソーティングやビームサーチ、最短経路などの離散的な操作を微分して、勾配法で最適化する方法を解説します。
Colab にて Python 実装も公開しています。ぜひご覧ください
新作『深層ニューラルネットワークの高速化』の予約がはじまりました！量子化などの基本的な手法から、Mamba やモデルマージなど最先端の話題まで詰まっています。コードもたくさん載っていて実用的 + 読み物としても面白いです。みなさま何卒よろしくお願いします。
単著論文 "Active Learning from the Web" が #TheWebConf (WWW) に採択されました ウェブ上の無数のデータを能動学習の巨大なプールとみなして、モデル訓練に有益なデータを取得する手法を提案しました。
論文： arxiv.org/abs/2210.08205
ウェブ上の無数のデータを能動学習の巨大なプールとみなして、モデル訓練に有益なデータを取得する手法を提案しました。
論文： arxiv.org/abs/2210.08205