matsui_kota (Twitter) - ユーザ詳細

kota matsui (@matsui_kota)

投稿
お気に入り
フォロー
フォロワー

投稿一覧（最新100件）

21 0 0 0 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:C. Chen et al.: A Universal Graph Deep Learning Interatomic Potential for the Periodic Table

RT @resnant: #情報処理学会『情報処理』で執筆の機会をいただき、グラフニューラルネットワークを用いた予測により材料の原子レベルシミュレーションを超高速化する技術について2pで平易に解説しました。材料xAIの最先端と思います。ぜひご高覧いただけますと幸いです ht…

64 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析

これと鈴木先生の汎化解析の解説論文（https://t.co/dR4QpqB7hL）はいろんなところでおすすめしている https://t.co/c3YAp4ptjk

39 0 0 0 OA LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準

RT @umaruyama: 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.c…

34 0 0 0 OA 動的モード分解の概要と活用法―神経システムの制御問題への応用を目指して―

RT @oizumim: 私の研究室の神谷俊輔さん@mathmrk_neusci と執筆した「動的モード分解の概要と活用法―神経システムの制御問題への応用を目指して」という解説記事が神経回路学会誌に公開されています。我々も検討し始めて間もないトピックです。皆さまよりご意見いただ…

3 0 0 0 化学工学関連論文中の命名法と数式に基づく変数定義予測手法

RT @st_ktu: 来週のJSAIでポスター発表します。 [4Xin1-51] 化学工学関連論文中の命名法と数式に基づく変数定義予測手法 https://t.co/BMzBY5TvlI 6/5–9まで熊本にいますので、現地参加の人はよろしくお願いします。

2 0 0 0 OA 非定常環境下での学習:共変量シフト適応,クラスバランス変化適応,変化検知

@go_over_Neumann 日本語文献： https://t.co/ptBv0zURtm 英語文献： https://t.co/qoL8KjjgmR

33 0 0 0 計算物理学と機械学習の融合

RT @TomiyaAkio: 学術変革A「「学習物理学」の創成」で計画研究の代表として「計算物理学と機械学習の融合」が通りました。これからも格子QCDやそれに類する計算物理学に機械学習手法を応用した研究を進めて行き、盛り上げて行きたいと思います。 https://t.co/X…

89 0 0 0 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革

64 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析

@mirucaaura コメントありがとうございます！ GPとRKHSの対応に関しては、例えば鈴木先生の解説論文：https://t.co/18P25RlLjH を参照しました。これの10ページに『GPのサンプルパスは対応するRKHSの元よりも「粗い」関数になる』とあるので、後者の仮定の方が関数に強い滑らかさを想定している可能性はありますね

16 0 0 0 OA グローバルアイ〔第56 回〕コンピュータ科学の本場!アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと

RT @weihua916: 人工知能学会誌のグローバルアイに寄稿しましたので，興味があればぜひ．「コンピュータ科学の本場！アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと」 https://t.co/6d2TWjFdoC

28 0 0 0 OA レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

RT @shima__shima: .@kashi_pong さんと共著のAI学会誌の記事「レクチャーシリーズ：「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望」 https://t.co/3j0HzdOMy6 が会員でなくても無料で参照できるようになりました Sutton…

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

RT @koro485: 早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様

1 0 0 0 OA アンサンブル学習の予測性を保持する単一決定木構築アルゴリズム

@HirokichiTanaka 私が見たのはこちらでした。VじゃないAEとSMOTEというオーバーサンプリングの方法を組み合わせてp(Z)からのサンプルとみなせる潜在表現を作り、これを復号化して生成をする方法です https://t.co/9nFK2ytcGB

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

RT @yellowshippo: 「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…

24 0 0 0 OA 臨床試験におけるランダム化の意義と限界

RT @triadsou: 臨床試験におけるランダム化の意義と限界．手良向聡．計量生物学． https://t.co/OBg1p041V8

12 0 0 0 OA 国際会議,やってみませんか?

RT @mosko_mule: フェローからのメッセージ国際会議，やってみませんか？杉山将 https://t.co/jrXAYpwyES

32 0 0 0 OA ガウス過程・深層ガウス過程とそれらの音声情報処理への応用

RT @ballforest: オープンアクセスになってました https://t.co/21QRfA1EBo

2 0 0 0 Siエピタキシャル成長プロセスにおける適応的な制約を用いたベイズ最適化

現在開催中の応用物理学会でこの研究に関する発表がありますので、参加されている（予定）の方はぜひお越しください https://t.co/uiwu7jd4PA

7 0 0 0 OA ラット視覚皮質における自発脳活動の周波数帯ごとの解析

RT @Daichi__Konno: オンライン学会でも部屋で正装する人 (本日も引き続き発表しています！) https://t.co/GRJrQYzroH https://t.co/jH8B4UHuG2

57 0 0 0 深層学習を用いた新物質探索に関するサーベイ

RT @resnant: 深層学習を用いた新物質探索に関して、情報処理学会の論文誌に日本語サーベイを書きました（阪大奥野くん、佐々木先生との共著）。マテリアルズインフォマティクスの具体的な部分を知りたい方にはちょうどよいと思います。ぜひご高覧ください https://t.co…

6 0 0 0 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習

発表時間キツキツになってしまった（すいません）。聴講された方で何かご質問があればこちらにもどうぞ [2J1-GS-2-01] 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習 https://t.co/VmZ5pcYVAG

2 0 0 0 グラフと近傍グラフの確率的同時埋め込みを用いたマルチモーダル関連性データの可視化

RT @public_aokn: 明日から初参加JSAIです．弊からは水曜15:50から水谷君が https://t.co/WhfG4VVveU でmulti-view版のt-SNEの発表をします（＊進めた内容がarXiv https://t.co/tYmXjkvTMW にあが…

6 0 0 0 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習

[2J1-GS-2] 機械学習: ガウス過程モデル 2020年6月10日(水) 09:00 〜 10:20 J会場 (jsai2020online-10) https://t.co/mjtsFRa5pz

9 0 0 0 6.機械学習を用いたX線吸収スペクトル解析の自動化

RT @resnant: ありがたい機会をいただき、電気化学誌に、X線吸収スペクトル解析への機械学習の応用に関する特集記事を書きました。ご高覧いただけますと幸いです。 https://t.co/ypLXRLb1Rw https://t.co/Pzk1WBXHlO

266 0 0 0 OA 応用数理の遊歩道(26) : 情報幾何の生い立ち

RT @hshimodaira: 最初に情報幾何考えてた経緯とかわくわく感がスゴイ．大型予算とか「優秀な人材はどこにいても育つのである」あたりの話は今でも通用するね．個人研究万歳！「情報幾何の生い立ち」甘利俊一応用数理 (2001) https://t.co/8d0uXL…

2 0 0 0 訓練入力とテスト入力が異なる確率分布に従う場合の汎化誤差推定

@hshimodaira @shima__shima @issei_sato 2005年の杉山先生の文献（https://t.co/6Vsw1XgngP）のキーワードに「共変量シフト」が入っていますね。確認できた一番古いものはこれでした

38 0 0 0 OA ファジィ推論エキスパートシステムの現状と動向

RT @tmaehara: 家電は最も代表的なファジー論理 [https://t.co/bXNfsBm3Na] の応用例 [https://t.co/0djthdnCrF, https://t.co/PqjXR41RfJ] だし，ファジー論理は純然たる AI 技術で，IJCAI…

64 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析

@physics303 pdf直リンクですが、@btreetaiji先生の解説論文がその内容を扱っています https://t.co/18P25RlLjH

40 0 0 0 OA リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向

@kyow_Q Stiefel mfd Mの元V, Wに対して同値関係V~Wを∃P 直交行列 s.t. V = WPで定義したとき、M/~が商多様体としてグラスマンになるという関係があるようです（関係というかグラスマンの定義の仕方のひとつ？文献：https://t.co/TjBtK5jKFU）。シューベルトの方はわからないです、すみません

5 0 0 0 OA Level Set Estimationを用いた太陽電池用シリコンのレッドゾーンの効率的推定

明後日からのJSAIで学生氏との共同研究の発表があります。ガウス過程レベルセット推定という方法で材料の低品質領域を高速推定するという内容です（3月の応用物理学会での発表+αの内容）。ご興味のある方はなにとぞ〜 https://t.co/0KjxgDESO8

16 0 0 0 OA 機械学習の概要

RT @ballforest: 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

179 0 0 0 OA p値は臨床研究データ解析結果報告に有用な優れたモノサシである

RT @triadsou: J-STAGE Articles - <i>p</i>値は臨床研究データ解析結果報告に有用な優れたモノサシである https://t.co/6VdS6SarBa

お気に入り一覧（最新100件）

110 0 0 0 OA ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析

少し前にどなたかが挙げていたと思われるんですが、ベイズを基礎から勉強するのであれば、中妻先生の「ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析」がとても良いです。今非常にこの本に助けられてます！！ https://t.co/6MvSnxMqHS

21 0 0 0 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:C. Chen et al.: A Universal Graph Deep Learning Interatomic Potential for the Periodic Table

#情報処理学会『情報処理』で執筆の機会をいただき、グラフニューラルネットワークを用いた予測により材料の原子レベルシミュレーションを超高速化する技術について2pで平易に解説しました。材料xAIの最先端と思います。ぜひご高覧いただけますと幸いです https://t.co/FeeoHgaFeO

22 0 0 0 OA Bias in odds ratios from logistic regression methods with sparse data sets

Journal of EpidemiologyのVolume 33, Issue 6に掲載されました。 Bias in Odds Ratios From Logistic Regression Methods With Sparse Data Sets. Masahiko Gosho, Tomohiro Ohigashi, Kengo Nagashima, Yuri Ito, Kazushi Maruo. https://t.co/7VYat09Mnr

3 0 0 0 化学工学関連論文中の命名法と数式に基づく変数定義予測手法

来週のJSAIでポスター発表します。 [4Xin1-51] 化学工学関連論文中の命名法と数式に基づく変数定義予測手法 https://t.co/BMzBY5TvlI 6/5–9まで熊本にいますので、現地参加の人はよろしくお願いします。

15 0 0 0 偏微分方程式の性質に適した学習物理学手法の構築

今更ですが、「学習物理学」公募研究に採択していただきました！機械学習で数値解析をアップデートしていくぞい https://t.co/tyTSKR1ywA

12 0 0 0 OA 定義文を用いた文埋め込み構成法

論文誌『自然言語処理』の刊行に伴い、主著論文『定義文を用いた文埋め込み構成法』が公開されました。定義文→単語予測タスクによって事前学習済みモデルをfine-tuningすることで、効率よく文埋め込みモデルを得る手法を提案しています。ぜひご覧いただけますと幸いです！ https://t.co/O3c5SAJUnA

10 0 0 0 OA 臨床試験におけるヒストリカルコントロールデータの利用

臨床試験におけるヒストリカルデータの活用については、以前総説を計量生物学に書きました。共変量調整の話などを除いてはこの頃からあまりアプローチは変わっていない印象。 https://t.co/ySOd1ICp1L

9 0 0 0 OA Evolution Strategies による連続最適化 -CMA-ES の設計原理と理論的基盤

@matsui_kota 私が解説するよりも、秋本大先生の下記の解説論文に、自然勾配系との類似について、簡単な解説があります。まずはこれを見てから文献を辿るのが良いと思います☺️ Evolution Strategies による連続最適化 —CMA-ES の設計原理と理論的基盤 https://t.co/DfAeST3eBs

33 0 0 0 計算物理学と機械学習の融合

学術変革A「「学習物理学」の創成」で計画研究の代表として「計算物理学と機械学習の融合」が通りました。これからも格子QCDやそれに類する計算物理学に機械学習手法を応用した研究を進めて行き、盛り上げて行きたいと思います。 https://t.co/XSs6EZ5uya https://t.co/EGkbQJxSOu

89 0 0 0 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革

16 0 0 0 OA グローバルアイ〔第56 回〕コンピュータ科学の本場!アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと

人工知能学会誌のグローバルアイに寄稿しましたので，興味があればぜひ．「コンピュータ科学の本場！アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと」 https://t.co/6d2TWjFdoC

7 0 0 0 OA 説明可能AIにおける対話型の対比的説明についての一検討

@mosko_mule @tmaehara @matsui_kota 理解なんもわからん説明について多少検討してみたことはあるのでよろしければこちらを https://t.co/wOdlqf4rHA

3 0 0 0 OA 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習

@matsui_kota @hanabusa_suguru 私自身は https://t.co/p1b4l4YBvd の3.2節，図4のような説明をしています

36 0 0 0 OA 会議報告:The 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems( AAMAS-2021)

人工知能学会誌にAAMAS参加報告を寄稿したんだけど、僕がぼんやり思ったことを最後の章に集約しておいた。 https://t.co/5ZR22LJch2 https://t.co/KX928vJKSA

15 0 0 0 OA グローバルアイ〔第 55回〕ニューヨークとビジネススクールとコロナ禍

ニューヨーク市とビジネススクールの話を人工知能学会誌に寄稿しました（リンク先から読めます）　https://t.co/NKUNZGDI6U

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

早期公開されていた傾向スコアのチュートリアル論文、校正を経て綺麗な完全体になって公開された模様

72 0 0 0 OA Using propensity scores for causal inference: pitfalls and tips

傾向スコアについての良さげなまとめがオープンアクセスだそうな

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

7 0 0 0 OA ラット視覚皮質における自発脳活動の周波数帯ごとの解析

オンライン学会でも部屋で正装する人 (本日も引き続き発表しています！) https://t.co/GRJrQYzroH https://t.co/aYKa8h6I1D https://t.co/jH8B4UHuG2

17 0 0 0 OA 反事実モデルに基づく直接効果と間接効果の推定

反事実モデルに基づく直接効果と間接効果の推定. 矢田真城, 魚住龍史, 田栗正隆. 計量生物学. https://t.co/7uKLWuiJJ2

kota matsui (@matsui_kota)

投稿一覧（最新100件）

21 0 0 0 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:C. Chen et al.: A Universal Graph Deep Learning Interatomic Potential for the Periodic Table

64 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析

39 0 0 0 OA LASSOに対するSURE理論に基づく情報量規準

34 0 0 0 OA 動的モード分解の概要と活用法―神経システムの制御問題への応用を目指して―

3 0 0 0 化学工学関連論文中の命名法と数式に基づく変数定義予測手法

2 0 0 0 OA 非定常環境下での学習:共変量シフト適応,クラスバランス変化適応,変化検知

33 0 0 0 計算物理学と機械学習の融合

89 0 0 0 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革

64 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析

16 0 0 0 OA グローバルアイ〔第56 回〕コンピュータ科学の本場!アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと

28 0 0 0 OA レクチャーシリーズ:「人工知能の今」〔第5 回〕機械学習分野の俯瞰と展望

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

1 0 0 0 OA アンサンブル学習の予測性を保持する単一決定木構築アルゴリズム

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

24 0 0 0 OA 臨床試験におけるランダム化の意義と限界

12 0 0 0 OA 国際会議,やってみませんか?

32 0 0 0 OA ガウス過程・深層ガウス過程とそれらの音声情報処理への応用

2 0 0 0 Siエピタキシャル成長プロセスにおける適応的な制約を用いたベイズ最適化

7 0 0 0 OA ラット視覚皮質における自発脳活動の周波数帯ごとの解析

57 0 0 0 深層学習を用いた新物質探索に関するサーベイ

6 0 0 0 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習

2 0 0 0 グラフと近傍グラフの確率的同時埋め込みを用いたマルチモーダル関連性データの可視化

6 0 0 0 構造出力の逆問題のためのベイズ的能動学習

9 0 0 0 6.機械学習を用いたX線吸収スペクトル解析の自動化

266 0 0 0 OA 応用数理の遊歩道(26) : 情報幾何の生い立ち

2 0 0 0 訓練入力とテスト入力が異なる確率分布に従う場合の汎化誤差推定

38 0 0 0 OA ファジィ推論エキスパートシステムの現状と動向

64 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析

40 0 0 0 OA リーマン多様体上の最適化の基本と最新動向

5 0 0 0 OA Level Set Estimationを用いた太陽電池用シリコンのレッドゾーンの効率的推定

16 0 0 0 OA 機械学習の概要

179 0 0 0 OA p値は臨床研究データ解析結果報告に有用な優れたモノサシである

お気に入り一覧（最新100件）

110 0 0 0 OA ファイナンスのためのMCMC法によるベイズ分析

21 0 0 0 5分で分かる!? 有名論文ナナメ読み:C. Chen et al.: A Universal Graph Deep Learning Interatomic Potential for the Periodic Table

22 0 0 0 OA Bias in odds ratios from logistic regression methods with sparse data sets

3 0 0 0 化学工学関連論文中の命名法と数式に基づく変数定義予測手法

15 0 0 0 偏微分方程式の性質に適した学習物理学手法の構築

12 0 0 0 OA 定義文を用いた文埋め込み構成法

10 0 0 0 OA 臨床試験におけるヒストリカルコントロールデータの利用

9 0 0 0 OA Evolution Strategies による連続最適化 -CMA-ES の設計原理と理論的基盤

33 0 0 0 計算物理学と機械学習の融合

89 0 0 0 「学習物理学」の創成-機械学習と物理学の融合新領域による基礎物理学の変革

16 0 0 0 OA グローバルアイ〔第56 回〕コンピュータ科学の本場!アメリカPh. D. への挑戦とそこで学んだこと

7 0 0 0 OA 説明可能AIにおける対話型の対比的説明についての一検討

3 0 0 0 OA 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習

36 0 0 0 OA 会議報告:The 20th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems( AAMAS-2021)

15 0 0 0 OA グローバルアイ〔第 55回〕ニューヨークとビジネススクールとコロナ禍

88 0 0 0 OA Using Propensity Scores for Causal Inference: Pitfalls and Tips

72 0 0 0 OA Using propensity scores for causal inference: pitfalls and tips

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

7 0 0 0 OA ラット視覚皮質における自発脳活動の周波数帯ごとの解析

17 0 0 0 OA 反事実モデルに基づく直接効果と間接効果の推定

9 0 0 0 6.機械学習を用いたX線吸収スペクトル解析の自動化

6 0 0 0 高齢者の外出促進を目的とした行動認識の適応学習およびチャットアプリケーションの実証実験

64 0 0 0 OA 再生核ヒルベルト空間の理論によるガウス過程回帰の汎化誤差解析

6 0 0 0 OA カーネル法に基づく疎な言語表現のための高速計算可能な共起尺度

83 0 0 0 OA オンラインLaTeXエディター“Overleaf”:論文投稿プロセスを変革する共同ライティングツール

フォロー（683ユーザ）の投稿一覧（直近7日間）

フォロワー（6084ユーザ）の投稿一覧（直近7日間）