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Heaven Tokyo (@brbr_journey)

投稿一覧（最新100件）

4 0 0 0 OA 混沌系工学特論 講義ノート : 完全版

面白そうなpdf発見した。 こういう埋もれた良いpdfきっと無数にあるんだよな… https://t.co/urBVVtDvP7

お気に入り一覧（最新100件）

17 0 0 0 OA 統計的因果推論入門: 関連が因果となる条件

統計的因果推論入門: 関連が因果となる条件 大久保 将貴 https://t.co/Cq09JwMsuT

39 0 0 0 OA LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準

LASSOの正則化パラメータの選択には SURE（Stein's Unbiased Risk Estimate）から導出されるAICを使いましょう，という二宮さんからのメッセージ。 数値例やAICの導出もあって分かりやすい。 https://t.co/HlRa27ZSgR

36 0 0 0 OA 2017年度時限研究会「脳の理論から身体・世界へ:行動と認識への再挑戦」実施報告

学会で自由エネルギーが普通に語られるようになったんだなあ 初めて自由エネルギー主体で回路学会の時限研究会をしたのが2017年　伊藤さんの情報熱力学も https://t.co/8tRVpbTRan 乾先生も含めて，吉田さん・磯村さんらと特集号を出したのが2018年 https://t.co/D9AWkINa8F

120 0 0 0 OA 特集「自由エネルギー原理入門」

学会で自由エネルギーが普通に語られるようになったんだなあ 初めて自由エネルギー主体で回路学会の時限研究会をしたのが2017年　伊藤さんの情報熱力学も https://t.co/8tRVpbTRan 乾先生も含めて，吉田さん・磯村さんらと特集号を出したのが2018年 https://t.co/D9AWkINa8F

149 0 0 0 OA 行動とは何か

松井さんの総説「行動とは何か」を読了。力作ですねぇ。 この総説では、行動とは何かという問いに対して古くは1890年から、新しくは2022年までの多くの論文における行動の定義を収集しています。（続く） 行動とは何か https://t.co/nmNL6Se5mI

36 0 0 0 OA 4. サンプリングとコホート研究,ケース・コントロール研究

ケースコントロール研究についてとても丁寧かつわかりやすく説明されている文献です！ コントロールぐんのサンプリング手法やコホート内ケースコントロール研究，ケースクロスオーバー研究の違いについても図を交えて説明されていてとても勉強になりました

11 0 0 0 OA Causal Treeに基づく選択バイアスを考慮した条件付き平均処置効果推定手法に関する一考察

DR法(Doubly Robust Estimator)にCausal Treeを拡張させて、解釈性を維持しながらセレクションバイアスにも対応しつつ、CATE(条件付き平均処置効果)を推定する手法が紹介されています。やっていることはシンプルなので、実務でも応用しやすそうな印象。 https://t.co/FHz6vEnrcm

17 0 0 0 OA 二重過程理論:内省は直感を制御できるのか

二重過程理論におけるシステム2がシステム1を制御できるかについて、歴史的自然実験を例に議論したよという論文。 【論文】山(2022) 認知科学 https://t.co/1gIjIJVham

62 0 0 0 OA ナッジ研究における諸課題—倫理的観点から—

今日は院生とこちらの論文を読みました。とても重要なことが書いてありますのでナッジに興味のある方は読んでみてください。＞山根承子（2022）ナッジ研究における諸課題—倫理的観点から— https://t.co/JYPA7BSSwl

32 0 0 0 OA 貨幣国定学説

クナップ『貨幣国定学説』の邦訳がネットで読める！ https://t.co/ge2wG7o8dY

62 0 0 0 OA 傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準

かなり重要な情報が詰まっているので因果推論界隈は必読です。 二宮(2022)"傾向スコア解析のための三重頑健情報量規準"https://t.co/ZdIAF82irY

29 0 0 0 OA 現実の説明と制御:社会科学における機械学習

組織科学に最近書いた論文のpdfが公開されていました！自分の勉強のために社会科学への機械学習の活用方法を整理してみたものなのですが、専門家が見たら怒られるかも笑https://t.co/wKEuXYaIYx

56 0 0 0 OA 心理学的誤差の概念について

これを読むべきだった >> 丸山久美子 (1981). 心理学的誤差の概念について　科学基礎論研究, 15(2), 77-86. https://t.co/XfGYNpQWv1

28 0 0 0 OA 生命理論としての認知科学:減算と縮約の哲学をめぐって

・人工生命の観点から考えた話はこちらから見れる https://t.co/ckHJiMhBFw ・エージェントモデルはあくまで人間を捨象した概念であり、それを持って心の全てを説明できるとは限らない

29 0 0 0 OA 計量社会学と因果推論: 観察データに基づいた社会の理解に向けて

（計量）社会学において回帰分析が多用される意味については以前から筒井先生が議論されていますね。2019年の論文では因果推論にも言及されています。 J-STAGE Articles - 計量社会学と因果推論： https://t.co/TDkHm3g2Vt

43 0 0 0 OA SEMは心理学に何をもたらしたか?

これも重回帰分析のやつと同じような議論してますね。正しい因果モデル（グラフ）ありきの方法なのに、因果の探索・同定に使われているということでしょうか　 J-STAGE Articles - SEMは心理学に何をもたらしたか？ https://t.co/hzvVJAePbJ

19 0 0 0 OA 合理的ゆえに我信ず『宗教の経済学 信仰は経済を発展させるのか』ロバート・J・バロー,レイチェル・M・マックリアリー(著)

以下の書評が行動経済学会誌に掲載されました！ 「合理的ゆえに我信ず『宗教の経済学　信仰は経済を発展させるのか』」（川越敏司） https://t.co/Tvk2q8GcL3 宗教の経済学:信仰は経済を発展させるのか ロバート・J・バロー https://t.co/eqdwlg3I3g

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

なお，岩崎（2021, p.370）の図1ですが，編集のミスによって図のラベルに誤りが発生していると思われます．図1aと図1bは逆で，図1cと図1dも逆です．正しくは，添付の図のとおりです．（これは岩崎先生の誤りではなく，編集作業中に発生したミスと思います．） https://t.co/KK4mgxj7KO https://t.co/ejeAYPWF3W

195 0 0 0 OA 統計的因果推論の視点による重回帰分析

統計的因果推論の視点による重回帰分析 https://t.co/khhOqD3Lla

70 0 0 0 OA 感情って科学の概念なんだろうか

自然種の説明がわかりやすい 感情って科学の概念なんだろうか 戸田山 和久 https://t.co/xLT3V2qvNs

21 0 0 0 OA 医学のための因果推論の基礎概念

医学のための因果推論の基礎概念．田中司朗． 計量生物学．https://t.co/wcitaKv78V

2 0 0 0 OA 粘性解による値関数の特徴づけ(<特集>非線形ダイナミクスと制御特集号)

粘性解の雰囲気を把握した。この解説記事がわかりやすかった。 https://t.co/PGOYiWdrLs

4 0 0 0 OA 深層生成モデルを用いた音声音響信号処理

深層生成モデルを用いた音声音響信号処理 https://t.co/bQJBJaKxgo

65 0 0 0 OA グラフニューラルネットワークを用いたメッシュベース数値解析の汎用的な学習

「物理シミュレーションの機械学習 に関する近年の動向と研究紹介」の情報まとめておきます！ スライド：https://t.co/kksnlUBj0s 動画：https://t.co/UVRbigFTTQ arXiv 論文（本日アップデートしました）：https://t.co/9mP1LVrhje 日本語論文：https://t.co/2G3Eek6YqE #OpenNA

17 0 0 0 OA 短時間フーリエ変換の基礎と応用

良い解説だなぁ（しみじみ）/ 短時間フーリエ変換の基礎と応用 https://t.co/CNoa4Aqpsg

2 0 0 0 OA 《制御理論における数学》第4回: 関数解析-直交射影と双対性を中心にして

《制御理論における数学》第4回: 関数解析-直交射影と双対性を中心にして https://t.co/XotAcN1SiC

18 0 0 0 OA 初心者のための英語プレゼンテーション術

初心者のための英語プレゼンテーション術 https://t.co/FJ1ahmHBod

70 0 0 0 OA グラフ信号処理のすゝめ

https://t.co/Ptlp3sFvTm にでたテクニカルな質問はここで答えちゃいますね． Q. グラフの周波数とは？ A. グラフラプラシアンの固有値のことです．グラフがパスのときは離散フーリエ変換とぴったり一致するので，これはその一般化になっています．https://t.co/zQ7jAawi3Y をご覧ください．

53 0 0 0 OA ベイズファクターによる心理学的仮説・モデルの評価

(いわゆる”ベイズ＝信念解釈”に異論があることを抜きにしても)ベイズファクターに様々な弱点があることはよく知られているので、下記の和文解説の方がフェアだと思う https://t.co/5dchyxRXuq

42 0 0 0 OA 2019年度日本神経回路学会学術賞受賞者のことば/論文賞の研究概要/最優秀研究賞の研究概要/優秀研究賞の研究概要/大会奨励賞の研究概要

OISTの銅谷賢治先生の研究人生を振り返るこの原稿，研究者のロマンとワクワクが満載な内容で素敵すぎる！！ https://t.co/5VPwNr1zHp

56 0 0 0 OA 組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで

ちなみに，私の解説記事はこちらです． 組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで https://t.co/q1rhlB9uNN #opt_night

57 0 0 0 OA 機械学習・データマイニングにおける公平性

2019年3月に人工知能学会の会誌に @jkomiyama_ さんと執筆した記事「機械学習・データマイニングにおける公平性」に，正誤表の内容が反映されました．無料で閲覧できます． https://t.co/hoHthIrcu5

13 0 0 0 OA 生命と人工知能におけるデザイン問題

そういえば関連して、以前科学基礎論学会誌に、深層学習と生命進化を比較したエッセイを書きました。学習と進化の最適化過程の共通性について（ちなみに本ではこういう話はする予定なし）。J-Stageで公開されてます。https://t.co/rx1Q57fXvj

1 0 0 0 偉人の言葉から学ぶ(<特集>編集委員今年の抱負2011)

たまたまだけど良い話な文書を発見した https://t.co/hVOqRCi2O2

21 0 0 0 OA 知覚の時間構造:認知心理学・神経生理学・計算論の視点から

神経回路学会誌９月号 「知覚の時間構造:認知心理学・神経生理学・計算論の視点から」 PDFがJ-STAGEに載りました https://t.co/HNoWbdr27T 来年９月に会員外にオープンになります イントロは始めからオープンにしてもらってますので、こちらをどうぞ https://t.co/UdQeeN48uq よろしくお願いします https://t.co/nEeuWqGeYs

3 0 0 0 OA 連続時間制御と離散時間制御理論の融合

連続時間制御と離散時間制御理論の融合 https://t.co/IlNpSZjadN

6 0 0 0 OA 軸索の走化性から神経回路形成に至る配線原理

研究の解説記事が生物物理６月号に掲載されました。 軸索の走化性から神経回路形成に至る配線原理 https://t.co/YrFGBehB3S

45 0 0 0 OA 散逸系の変分原理

この論文、ものすごくわかりやすいと思う。 散逸系の変分原理 https://t.co/JVmsxjIHnI

3 0 0 0 OA ニューラルネットワーク理論と符号

ニューラルネットワーク理論と符号　https://t.co/T0pcNgtEcN

27 0 0 0 OA グローバルアイ〔第41 回〕「短い勤務時間で優れた研究成果を数多く出すには」

グローバルアイ〔第41 回〕「短い勤務時間で優れた研究成果を数多く出すには」 https://t.co/OMi1jj0KHx

21 0 0 0 OA 「自殺」を是認する仏教の立場 : 「人間の尊厳」の具現と安楽死問題

生きづらさを感じている若者への樹木希林さんからメッセージだが、自死した後に地獄で苦しむという言説は、これまで仏教でも民間で説かれてきたことも多い。しかし仏教学の研究からは、釈迦はなんでもかんでも全ての自死を否定したわけでもないことも分かっている。https://t.co/tgYT5aXyOz

20 0 0 0 OA リーマン多様体上の最適化の理論と応用

リーマン多様体上の最適化は何度か使っているし、去年応用数理に出た https://t.co/Ct6CoT9XIg もだいたい抑えてるつもりだけど、これリーマン多様体をそこまで強調せんでも……と言う気持ちがある。

20 0 0 0 OA リーマン多様体上の最適化の理論と応用

リーマン多様体上の最適化の理論と応用 https://t.co/RiMuS6GyWp

20 0 0 0 OA リーマン多様体上の最適化の理論と応用

リーマン多様体上の最適化の理論と応用 / https://t.co/RiMuS6GyWp

16 0 0 0 OA 機械学習の概要

すずき先生の記事（応用数理, 2018）。全４回に渡って解説されるらしい。本記事は初回にあたる。/ チュートリアル 機械学習の概要 https://t.co/ALqNJ1pMJw

70 0 0 0 OA グラフ信号処理のすゝめ

グラフ信号処理のすゝめ　https://t.co/7ddbd8xNEj

5 0 0 0 OA Kernel-Induced Sampling Theorem

もとになった論文は同著者のこれ 『Kernel-Induced Sampling Theorem』https://t.co/HUXHaDJTOs

14 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理

『再生核ヒルベルト空間から眺める標本化定理』https://t.co/kegKoxOdzM

10 0 0 0 OA 分枝限定法 : さらなる計算効率の希求(<特集号>堅く柔らかく…数理計画アプローチ再訪)

ここまで解ける整数計画 https://t.co/zwXx2PuPAS 分枝限定法：さらなる計算効率の希求 https://t.co/MsACbDe1Tu

16 0 0 0 OA ここまで解ける整数計画(<特集号>堅く柔らかく…数理計画アプローチ再訪)

ここまで解ける整数計画 https://t.co/zwXx2PuPAS 分枝限定法：さらなる計算効率の希求 https://t.co/MsACbDe1Tu

50 0 0 0 OA 若手PIを目指した私の心得

「若手 PI を目指した私の心得」 https://t.co/EfnvTEg0oK とても勉強になった。分野違いでこの方（中尾佳亮さん）を存じあげないけれど、研究者として乗り越えた切実な状況がとてもよく伝わった。

10 0 0 0 OA 多樣体の概念について

多様体の概念について https://t.co/p7XP9xgrM9

56 0 0 0 OA 組合せ最適化入門:線形計画から整数計画まで

せっかくなので，これも宣伝させて・・・ 「組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで」 https://t.co/q1rhlB9uNN

91 0 0 0 OA ゼータ函数の育成について

大学院の講義で取り上げた，A. Weil, 「ゼータ函数の育成について」 https://t.co/YG5AIPc0Z0

17 0 0 0 OA Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析

多様体仮説を知らなかったので追加の資料が必 「Deep Neural Networksの力学的・幾何学的解析」 https://t.co/Id7SRpr3Lm "The Manifold Tangent Classifier" https://t.co/lWpKkvTqQ2 https://t.co/MCu4AUzxD6

18 0 0 0 OA SAT問題と他の制約問題との相互発展

また手前味噌ですが、SATとPB,Max-SAT,SMT等の拡張との関係について以前に「SAT問題と他の制約問題との相互発展」というサーベイ論文を書きました。 https://t.co/GJsxWwm8eb (残念ながらサーバがメンテナンス中……) #jssst_ppl2017

6 0 0 0 OA 曲線と曲面の差分幾何

曲線と曲面の差分幾何 https://t.co/XKTtmcXEwq

11 0 0 0 OA ボーズ・アインシュタイン凝縮の世界(第51回 物性若手夏の学校(2006年度))

@takoyaki_120 レゲット・ガーグ不等式をぐぐったら https://t.co/WFQrvWLeWX がヒットしました、ここに書かれてある通り、巨視的物体の重ねあわせが見られないのは外界とのやり取りで壊れてしまうことです。ハードルは高いけど拾い読みでも勉強になります。

50 0 0 0 量子エネルギーテレポーテーション(<シリーズ>量子論の広がり-非局所相関と不確定性-)

認識論的なコペンハーゲン解釈については「量子情報と時空の物理」（サイエンス社　ＳＧＣ１０３）にも書いたが、この物理学会誌の記事の第２章にも出て来る。 -  量子エネルギーテレポーテーション https://t.co/HbNhwCbtSN #CiNii

2 0 0 0 OA Gaussian-Bernoulli RBMにおける最尤学習を効率化する直交制約

Gaussian-Bernoulli RBM における最尤学習を効率化する直交制約 / 直交制約でモデルの分布の隠れ変数間を独立にする． https://t.co/up7fgY0pMR

29 0 0 0 OA 変数選択理論の現況

数学的にきちんとしたモデル選択の話としては　柴田里程氏の昔のこれ　https://t.co/n4QYJLwkHl　がよくまとまっているのでは（個人的には数学的にきちんとしていることに特に興味はないけど）特異モデルとかは出てこないけど，それはいいでしょう．

98 0 0 0 IR 量子スピン系の理論

Haldane予想に関しては田崎さんの「量子スピン系の理論」が古いけどよくまとまってると思うhttps://t.co/bOgEoFuGqq

46 0 0 0 OA 自然勾配学習法-学習空間の幾何学

Natural Gradients and Stochastic Variational Inference https://t.co/M279spKzwu 自然勾配のすばらしい解説．甘利先生のこれもhttps://t.co/8LrtyzC1CI

14 0 0 0 IR 構造の観測における物理学と数学 (第56回 物性若手夏の学校(2011年度))

#数楽 メモ https://t.co/fbwCMHxCHQ 渡辺澄夫、構造の観測における物理学と数学 そこに書いてある例と解釈がありがたい。

14 0 0 0 IR 構造の観測における物理学と数学 (第56回 物性若手夏の学校(2011年度))

#数楽 メモ https://t.co/fbwCMHxCHQ 渡辺澄夫、構造の観測における物理学と数学 そこに書いてある例と解釈がありがたい。

114 0 0 0 OA 「 “沢山あること” に宿る数理」 物理学者でない人にとって平衡統計力学とは

#数楽 メモ 渡辺澄夫、物理学者でない人 のための統計力学 https://t.co/129CGT9auz https://t.co/GP3iO3ypHd いじりやすい数学的おもちゃの例が豊富。

8 0 0 0 ディープラーニングによるパターン認識

DNNの構成変更と、SVMでの新たなカーネル関数の導入って、よく似ているなあと気になっていたのですが、ちゃんと「その2つは似ているけど、ここが違うよ」と書いてくれている解説論文 https://t.co/UmODPuWl6K を見つけて、勘違いじゃなかったとほっと一安心。

27 0 0 0 AICとMDLとBIC

MDLってそもそもなんだっけってことで再読。 / AICとMDLとBIC (赤池 弘次) http://t.co/bFtp5HCNFH

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