窓際平社員＠起業準備中
@Learn_MLearning
穀潰し系ML研究者／金融専門職／国内大手損害保険会社勤務／システムを創成せずに東京大学工学部システム創成学会を卒業／新領域を創成せずに東京大学大学院新領域創成科学研究科を修了／非メンサ会員／非営業MVP／インスタやってません！
Bayesian Network Structure Learning Using Quantum Annealing：アニーリングプロセッサなどのQUBOソルバーの性能向上を背景として機械学習の問題をQUBOに変換する方法が多数提案されており、スコアベースのベイジアンネットワーク構造学習問題もQUBO形式に変換可能である。 arxiv.org/pdf/1407.3897
Survival Permanental Processes for Survival Analysis with Time-Varying Covariates：ハザード関数の事前分布をガウス過程とし、生存時間解析の枠組みの中で共変量の時間変化を表現する。 openreview.net/forum?id=CYCzf…
Density Ratio Estimation with Doubly Strong Robustness：真の密度関数に対して、外れ値の出現割合を加えた上でパラメータ推定することで、外れ値に強い密度比推定が可能となる。 proceedings.mlr.press/v235/nagumo24a…
SHAP valueは、ブラックボックスモデルのローカルな振る舞いを表現するための指標であり、解釈性を高める上で望ましい性質を持つ。計算コストを軽減するための方法として、ニューラルネットで近似することができる。 arxiv.org/pdf/1705.07874
先行研究であるDL8の最適木探索をベースにしながら、itemsets miningのアイディアを用いてタイトな上限を与えることで、大幅に探索空間を削減することができる。 cdn.aaai.org/ojs/5711/5711-…
微分方程式を構成する演算子を並進不変性と回転不変性を持つグラフニューラルネットで表現することで、有限要素法によるシミュレーションよりも短時間で推論することができる。 arxiv.org/pdf/2005.06316
「ユーザのアイテム購買に関する関係を表すグラフ」と「アイテムとエンティティに関する関係を表すグラフ」で構成される協調的知識グラフを入力とし、ユーザが特定のアイテムを選ぶ確率を返すグラフニューラルネットワークにより推薦精度を高めた。 arxiv.org/pdf/1905.07854
デリバティブ組成においては、取引コストや流動性の制約などを考慮して、損失が最小化されるポジションを定めることが求められる。Deep hedging では、ポジションをニューラルネットワークで表し、パラメータを最適化することで、適当なポジションを定めることができる。 arxiv.org/pdf/1802.03042
United States Trends
- 1. Nancy Pelosi 82K posts
- 2. Marshawn Kneeland 50.5K posts
- 3. Ozempic 9,054 posts
- 4. Michael Jackson 76K posts
- 5. Craig Stammen 2,087 posts
- 6. Gordon Findlay 4,058 posts
- 7. Sean Dunn 2,201 posts
- 8. Jaidyn 2,242 posts
- 9. Oval Office 28.8K posts
- 10. GLP-1 6,071 posts
- 11. #MichaelMovie 72.6K posts
- 12. Pujols N/A
- 13. Novo Nordisk 8,983 posts
- 14. Abraham Accords 6,225 posts
- 15. Kazakhstan 8,076 posts
- 16. Kyrou N/A
- 17. NOT GUILTY 16.8K posts
- 18. Sandwich Guy 6,496 posts
- 19. Unplanned 9,577 posts
- 20. Baxcalibur 6,924 posts
Something went wrong.
Something went wrong.