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このブログ記事を知るきっかけになったのが，数理科学 2025年10月号に掲載された横井祥先生の記事『言語の表現空間の形』。自己相互情報量〜単語ベクトルと文脈語彙ベクトルの内積という素朴な関係の学習から言語の持つ様々な性質が説明できると鮮やかに解説されている x.com/sho_yokoi/stat…
9月20日発売の『数理科学』2025年10月号に「言語の表現空間の形」という記事を寄稿しました 📐 言葉の意味に幾何的な描像を与える（？！）という、現代の自然言語処理のとくに面白い側面について、今わかっている数理をゼロからたっぷりと紹介しました。 amazon.co.jp/dp/B0FNMLRK2G/
Mamba3はMamba2と比べて次の3点を改善 - 台形則による高次精度の離散化 - 複素数を使った状態空間モデル - 複数入出力で推論時の演算集約度を改善 Mambaシリーズが採用する状態空間モデルは連続時間の線形ダイナミクスを h’(t) = A(t)h(t) + B(t)x(t) y(t) = C(t)^T h(t) と表す。ただし、A, B,…
吉川大貴君(M2)との論文をarXivに公開しました．双曲空間上の表現学習は概念の階層をうまく表現しますが，概念同士を合成することは苦手です．双曲空間のl1直積空間を用いることで，階層性を表現しつつ，ブール代数のように概念の合成が可能なマルチモーダル表現学習を提案しました．
だし、対称性と機械学習の本内にも非数学の人向けにも分かりやすく基礎知識聞いてるand数式もきちんと丁寧に追っているので読みやすそう
東大の池田さん、宇田さん、伊藤先生との共同研究で非平衡熱力学と拡散モデル（フローマッチング含む）の関係から、熱力学的散逸と生成誤差の接点を明らかにした論文を出版しました。経緯は伊藤先生のスレッドを参照にしてもらえればと思います。新しい視点を与えてくれるので読んでみてください
解説内容はプレスリリース記事に書かれているので、この研究の裏話を少し話します。この研究は2023年春の全学ゼミの一環として行われました。
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