RT @sei_shinagawa: 人工知能学会会誌『人工知能』の2024年1月号に博士論文特集が載ってました！今年も面白そうな研究をされた方々が揃ってますのでぜひご覧ください。 ご寄稿いただいた皆様ありがとうございました！ https://t.co/S99CIGm0x8

RT @_kohta: 窓関数だって関数の振る舞いを良くするために掛けてるわけで…と思って検索したら丁度いい解説があった。https://t.co/pTAoICOj1Y

@FromDMRK ありがとうございます，やはりヒューリスティックに決めるのですね．解像度のあげ方についてもありがとうございます．FFTW のライブラリをいじりながら，解像度が上がっていく様子を確認しました． 教えて頂いた文献はこれですかね？ちょっと読んでみようと思います． https://t.co/2jEsN5cjS2

https://t.co/Mgze7BZKJH

RT @termoshtt: 例えば薄さんは情報だな 「クープマン作用素による非線形ダイナミクスの解析」 https://t.co/hrgCghqB4C

RT @elephant_map: ラプラシアンの固有値問題と有限要素法，グラフ理論には関係があるみたい

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

アカポスこっわ． https://t.co/5XcThlTeLW https://t.co/UIbO91dSyE

RT @physics303: @TomiyaAkio 考えている指数型分布族が，普通の離散分布S_nの場合は，m測地線は，分布の混合になるんですよね．この辺の話がごっちゃになりました． https://t.co/8wKhMHYrhx https://t.co/zZeZPj7F…

@TomiyaAkio 考えている指数型分布族が，普通の離散分布S_nの場合は，m測地線は，分布の混合になるんですよね．この辺の話がごっちゃになりました． https://t.co/8wKhMHYrhx https://t.co/zZeZPj7FEm

これ読んで混乱が解けた．m測地線をとることと分布の混合をとることは同じでない． Sを1次元ガウス分布の集合{p(μ,σ)}とする．p∈Sのη座標はη(p)=(μ^2+σ^2,μ)．S内のpとq間のm測地線は η(t)= (1-t)η(p)+tη(q)． このη(t)に対応する分布rについてr = (1-t)p+tq にならない． https://t.co/8wKhMHYrhx https://t.co/ITuVadKvla

https://t.co/2SIdyXxO8E 私の手札に「何の役に立つか分からないけど，なにかあったときに役立つ研究」が割とあるので採択されてほしい． （限定的な状況でしか使えない公式をいくつか見つけたんだけど，アプリケーションがあいかわらず釈然としないので苦しい．．．）

@TomiyaAkio そうですね、研究費とか、業務の自由度かとか、そーゆのが(応募する人にとっては)大事かなと思います。 あと豊田中研とかって科研費も応募できたと思いますし、産学の垣根が低くなっていくのは私にとって、とても喜ばしいことです。 https://t.co/LBqfuthzRX

@sosuke110 ありがとうございます．私がやろうとしていたことは，m接続のスカラー曲率を計算することだったので，m接続の定義式(7)とFIMを計算すれば良さそうです． https://t.co/m7DUc0bcSU

うーん，補題１を読んでるんだけど，具体的にc1,c2の値はないのか．この証明だとLDAに限らずおおよそ任意のモデルで K(w) ～ K_1(w) すなわち，FnormとKLダイバージェンスがニアリイコール？ https://t.co/ArahNQXbNP

宇宙波動関数という物騒なものを見た。 「時空やその中のすべての物質を含む宇宙全体を波動関数で表そうとするのが, 量子宇宙論である」 宇宙全体の波動関数ってどうやって観測するん笑。 https://t.co/Fn6Yd3xTin

RT @k1ito: 最近NNの数学的定式化が一部で流行っているっぽいので昨日リプライで送られてきた論文紹介するけど。これ数学プロパーが深層学習を勉強するときに一番良いPDFではと思えるレベル。よくここまでサーベイできるなと。。。(200ページ以上あるので重い) https:/…

記事を読んで私の最初の感想はこのようなものでした： https://t.co/iINdVVhKTt

日本物理学会誌は宝の山。思わず吹き出す新著紹介が秀逸。 https://t.co/V3PaPcvuF2 「大学院の修士課程に上がって１年が経ち... これからどんな研究をしていけばいいのか... 春の微風に散る花びらを見つめながら心の迷いを払拭できない学生は少なからずいるはずである」。ほんとは全文引用したい。

窓関数だって関数の振る舞いを良くするために掛けてるわけで…と思って検索したら丁度いい解説があった。https://t.co/pTAoICOj1Y

J-STAGE Articles - テンソルのルジャンドル分解 https://t.co/2rHx0g9Z4Q

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

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

ラプラシアンの固有値問題と有限要素法，グラフ理論には関係があるみたい

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

Our paper is out! This improved ver of a curvature-sensing peptide detects extracellular vesicles (EVs) even in the presence of bacterial cells w/ higher sensitivity, which means don't need to separate EVs from the culture supernatant for quantification. https://t.co/NOXNkY7YOr

甘利俊一氏、 情報幾何の生い立ち https://t.co/4koDBgQ8OT より： 「大型研究は，大勢の人を結集し指導者の構想の下に人々を歯車のように使い，3年とか5年の短期間で勝負をつけようとする．こうした研究も必要であろう．また，この中から優秀な人材が育つこともあるだろう…（続く）

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

Thanks! By coincidence, a (shortened) translation of our #graphkernel review into Japanese appeared today: https://t.co/W4ve9PIjge @Pseudomanifold @leslieobray @hito_maro #KazuGhalamkari The English version is here: https://t.co/8vwiwWHbRM https://t.co/bb0rSRcVHr

「境界領域の大学院」について，かなり昔の記事ですが今読んでも考えさせられる．（大学院のあり方は，僕が知っている範囲に限っても，ひと昔前とはまた随分変わったようですが...）https://t.co/8SbeSHOMXu

知らないうちに音響学会誌でディスられてたんですけど！チャラチャラしてないんですけど！ https://t.co/F4MQMvEHcK https://t.co/HjcZ4cNAq1

強磁性の根本的な起源を研究してきた者としては、微量の mRNA ワクチンを注射しただけで生き物の体が強磁性体になるのだとしたら、それは、もう、めちゃくちゃ面白い。 https://t.co/FiH8xfbYqu

@nhk_n_sp https://t.co/FY6eXNXuom

傑作。 学部時代に師ご本人から頂いた論文を、26年ぶりにじっくり再読する。 https://t.co/2RdS3X2DPe https://t.co/b8qwlfRTLy

ベースの内容は、昨年度の統計数理研究所オープンハウスでのチュートリアル講演です。 https://t.co/HaeOLO88t4 なお類似の内容が日本統計学会誌に掲載されています。 https://t.co/Dw4h0VQE0g

どうしようクソ笑ってるんだけど（特定領域研究） KAKEN — 研究課題をさがす | 電子勃起を用いた原子分子操作 (KAKENHI-PROJECT-11222101) https://t.co/bbRcUsfYCe

今月号の人工知能学会誌の会議参加報告（無料）には，昨年の11月に開催されたIBIS2020の様子を @m_ishihata さんに執筆頂きました． IBISの魅力や，Slackを使った盛り上げ方の工夫や苦労も分かりますので，参加した人は必ず，参加してなくても興味ある人はご一読ください．　 https://t.co/9Hn404nF35

今月号の会誌では『企業における研究開発部門の役割と創出価値』の特集号編集にも携わらせていただきました．巻頭記事(無料)では，退職ブログというか，D進就職ブログっぽい記事も我儘言って付録に書かせて頂きましたので，興味お持ちいただきましたら，是非本編もよろしく． https://t.co/RtrDefwokp https://t.co/G3pLwHGCvf

うお！ 1992年の修士論文だぜ・・・に、28年前・・・ よくもまあ後生大事に持っていてくれたなあ・・ https://t.co/yjs2v4c5GA https://t.co/O3ouc7E1Hk

@tkEzaki 情報幾何的な取り扱いではなくてですか？ https://t.co/yHvcFmIYUz

研究課題名にタイポがあると教えてもらったんですが、これは恥ずかしい。mondern theory... https://t.co/nkMicTlVrs

鈴木大慈先生 @btreetaiji によるガウス過程回帰の汎化誤差解析の解説．ガウス過程の性質はそれに対応する再生核ヒルベルト空間（RKHS）の構造が定めることを紹介．RKHSの複雑さ（単位球の「被覆数」で測る）がガウス過程回帰の汎化誤差を決定する.『システム制御情報学会誌』 https://t.co/GJ41kS87au https://t.co/7KtIAS3K58

D1岩下君の早期博士号取得を決定づけた４本目、要旨の情報構造は完ぺきである。「背景・課題・目的・結果・結果（対比）・結果（合成）・結論」の完全７情報。こういった科学の基本の思考型を、科学リテラシーとしてＢ４で早々に身につけると強い https://t.co/dHD0qhLM4L