Pre-Touch Sensing for Mobile Interaction
New research uses a mobile phone’s ability to sense how you are gripping the device, as well as when and where the fingers are approaching it, to adapt interfaces on the fly. The research is outlined in the paper, "Pre-Touch Sensing for Mobile Interaction." Learn more about this and other innovative research from CHI 2016: https://blogs.msdn.microsoft.com/msr_er/2016/04/28/enhanced-virtual-realit
専門知識の仕入れ方 - Preferred Networks Research & Development
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
最近傍探索2011 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、二台目のmbaを買うのをためらっている岡野原です。 アイテム集合に対し、与えられたアイテムと似ているアイテムを求める、という近傍探索問題は古典的な問題でありながら、現在でも多くの改善がされています。特に言語情報、画像情報、行動履歴情報、生物情報、購買情報などありとあらゆるデータが高次元中の点として表現されるようになってきており、こうしたデータの最近傍探索は広い分野で応用範囲がある技術になっています。 アイテムが低次元（例えば2, 3次元）の場合はkd木や最近だとwavelet木を使う方法がありますが、今回扱うケースは各アイテムが高次元（数百万次元）中の点であったり、アイテム間の距離のみが定義されている場合（カーネル関数など）です。アイテム数は数万から数億ぐらいを想定しています。 最近傍探索問題はいくつかありますが、例えばk近傍グラフ構築問題では、 「アイテム集合X = x1,
文書アップロード&コメントサービスのcrocodocが便利過ぎる - 射撃しつつ前転 改
crocodocというWebサービスを見つけたのだが、とても便利なのでおすすめしたい。 crocodocで出来ることは以下の二つだけである。 ワードやPDFなどの文書ファイルをアップロードする アップロードしたファイルにウェブ上でコメントをつける イメージとしては、学生が書いた論文をメールで先生に送って添削してもらう代わりにcrocodocにアップロードしてウェブインターフェースで添削してもらう、というような感じである。メールでやっても何も変わらなさそうに思えるが、crocodocを使うと、 複数人で同時にコメントをつけられる。誰かがコメントを付けると、数秒後には他のブラウザでも反映される。 docxやpdfなどの再現性がかなり高い。Microsoft OfficeとかAcrobatを持ってない人にも気軽にコメントを付けてもらえる。 というメリットがある。複数人で、というところは結構大きく
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
SVMの正則化項がマージン最大化のために必要な理由 - 射撃しつつ前転 改
ラージマージンとマージン最大化について2回ほど書いてきた。 あの後もSVMとマージンパーセプトロンについてうだうだと考えていたのだが、もうちょっとシンプルな説明を思いついた。 SVMの特徴はヒンジロスを採用している点と、正則化項があるところである。 ヒンジロスはもう何度も出てきているが、max(0, 1-ywx)みたいな奴で、1-ywx<=0の時にだけ損失を0とするものである。 正則化は、wの各要素をできるだけ0に近づけようとする力で、要するに、この力に打ち勝つだけの価値を持つ素性だけが生き残れる。マージンパーセプトロンとSVMの大きな違いは、この正則化項のあるなしである。 前回は、ALMAの論文を持ち出してマージンパーセプトロンは近似的な最大マージンでしかない、と書いたが、そもそもSVMは最大マージンなのか。とりあえず、ヒンジロスだけで正則化項が存在しない場合（つまり、ほぼマージンパーセ
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