プレゼン?ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)Toshihiko Yamasaki
?
MIRU2020若手プログラム招待講演のスライドを一般公開用にアレンジしたものです。日本語で書かれています。下記の点にご注意ください
?セリフが伴ってないので内容は限定的です
?著作権等に配慮しているので中身は結構無味乾燥です。
This is an arranged version of my invited talk at MIRU 2020 young researchers' forum. This is written in Japanese.
Decomposing Images into Layers with Advanced Color Blending [Pacific Graphics...Yuki Koyama
?
This document describes a method for decomposing images into layers with advanced color blending. It discusses:
- Motivation to develop a method that can decompose an existing image into layers with an arbitrary combination of non-linear blend modes.
- Previous work on layer decomposition only supported specific linear blend modes.
- The proposed method generalizes per-pixel optimization approaches to support advanced non-linear color blend modes.
- It formulates layer decomposition as an equality-constrained optimization problem to reproduce target pixel colors while maintaining color consistency in decomposed layers.
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
データマイニングや機械学習をやるときによく問題となる「リーケージ」を防ぐ方法について論じた論文「Leakage in Data Mining: Formulation, Detecting, and Avoidance」(Kaufman, Shachar, et al., ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 6.4 (2012): 1-21.)を解説します。
主な内容は以下のとおりです。
?過去に起きたリーケージの事例の紹介
?リーケージを防ぐための2つの考え方
?リーケージの発見
?リーケージの修正
プレゼン?ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)Toshihiko Yamasaki
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MIRU2020若手プログラム招待講演のスライドを一般公開用にアレンジしたものです。日本語で書かれています。下記の点にご注意ください
?セリフが伴ってないので内容は限定的です
?著作権等に配慮しているので中身は結構無味乾燥です。
This is an arranged version of my invited talk at MIRU 2020 young researchers' forum. This is written in Japanese.
Decomposing Images into Layers with Advanced Color Blending [Pacific Graphics...Yuki Koyama
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This document describes a method for decomposing images into layers with advanced color blending. It discusses:
- Motivation to develop a method that can decompose an existing image into layers with an arbitrary combination of non-linear blend modes.
- Previous work on layer decomposition only supported specific linear blend modes.
- The proposed method generalizes per-pixel optimization approaches to support advanced non-linear color blend modes.
- It formulates layer decomposition as an equality-constrained optimization problem to reproduce target pixel colors while maintaining color consistency in decomposed layers.
機械学習の社会実装では、予測精度が高くても、機械学習がブラックボックであるために使うことができないということがよく起きます。
このスライドでは機械学習が不得意な予測結果の根拠を示すために考案されたLIMEの論文を解説します。
Ribeiro, Marco Tulio, Sameer Singh, and Carlos Guestrin. "" Why should i trust you?" Explaining the predictions of any classifier." Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining. 2016.
データマイニングや機械学習をやるときによく問題となる「リーケージ」を防ぐ方法について論じた論文「Leakage in Data Mining: Formulation, Detecting, and Avoidance」(Kaufman, Shachar, et al., ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD) 6.4 (2012): 1-21.)を解説します。
主な内容は以下のとおりです。
?過去に起きたリーケージの事例の紹介
?リーケージを防ぐための2つの考え方
?リーケージの発見
?リーケージの修正
The document proposes a new method called Sparse Isotropic Hashing (SIH) to learn compact binary codes for image retrieval. SIH imposes additional constraints of sparsity and isotropic variance on the hash functions to make the learning problem better posed. It formulates SIH as an optimization problem that balances orthogonality, isotropic variance and sparsity, and develops an algorithm to solve it. Experiments on a landmark dataset show SIH achieves comparable retrieval accuracy to the state-of-the-art method while learning hash codes 20 times faster.