IBIS2010

Joe Suzuki (すずきぜう) @joe_suzuki

@_akisato 今日はお疲れ様でした、この2日間充実していました。私は、今日で帰りますが、実行委員、プログラム委員の皆さんによろしくお伝えください。

無限猿(id:sucrose)@126月病 @Scaled_Wurm

IBIS2010 に行ってきたよ(１日目) #ibis10 - Mi manca qualche giovedi`? http://htn.to/cmKoer

YETI @toddler2009

明日一番は順調にいけばシンガポールからＨ先生がスカイプで生中継の予定 #ibis10

Akisato Kimura @_akisato

@yossy_kz こちらこそいろいろとありがとうございました。と同時に、奨励賞おめでとうございます！ノイズモデル等含めた今後の発展に（マジで）期待しています！

shuyo @shuyo

IBIS2010 に行ってきたよ(２日目) #ibis10 http://d.hatena.ne.jp/n_shuyo/20101105/ibis

Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan

IBIS 2日目、藤澤さんの結果は衝撃的！！ 控えめなアブストラクトからああいうものが出てくるとは思わなかった。 #ibis10

Hiroaki SUGIYAMA @peinture

@_akisato いえ，講演聞いてても導入を抜けて細かい導出や証明になったあたりで毎回撃沈してるので…ポスターは実際に何かしら問題を解いていてその実装側から中身を追えるのでまだ楽なのですけども．あと理解はできても，自分ではまだ発表できないなーとも感じました．すごいいい経験です．

しましま @shima__shima

「企画セッション 4: 量子情報理論の最先端」始まるよ #ibis10

しましま @shima__shima

趣旨説明は出張先のシンガポールからネットを通じて #ibis10

しましま @shima__shima

用語が洪水のごとく出てくる〜 #ibis10

Minoru Mick Etoh @mickbean

今日は、第13回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS 2010)の最終日。領域間のテーマ発掘をしっかりやっているなとの感想。その点パターン認識屋の了見は狭い。午後からの計量経済と機械学習が楽しみです。

しましま @shima__shima

小川先生は量子力学の基礎からのお話し #ibis10

Hiroaki SUGIYAMA @peinture

量子通信路の初歩の初歩っぽいけどおもしろかった！

Minoru Mick Etoh @mickbean

はい。統計理論の鮮やかなプレゼンに感銘しました。@joe_suzuki: @mickbean 西山さんは、いい仕事をしています。中心極限定理がないと、IBISのコミュニティは成り立たないと思います。応援していきたいと思っています。

@kokei_dokuou

id:n_shuyo (@shuyo): IBIS2010 に行ってきたよ(１日目) #ibis10 - Mi manca qualche giovedi`? http://htn.to/43RoML

@kokei_dokuou

id:n_shuyo (@shuyo): IBIS2010 に行ってきたよ(２日目) #ibis10 - Mi manca qualche giovedi`? http://htn.to/L5NyJY

しましま @shima__shima

鶴丸さんは量子暗号のおはなし．量子計算とは違って，量子暗号はもう実証実験をやってるよ〜 とのこと #ibis10

Akisato Kimura @_akisato

Network codingって量子に持っていくと大変なのかぁ。暗号や計算などできることが増える場合もあれば、減る場合もあるんですね。 #ibis10

しましま @shima__shima

西村先生は，ネットワーク配送問題と情報理論の組み合わせのネットワーク符号．非量子ではいろいろ解かれてるが，量子だと無理らしい．そこで非量子と併用することでいろいろ研究しているらしい #ibis10

しましま @shima__shima

「企画セッション 5: 計量経済と機械学習」もうすぐ始まるよ #ibis10

Akisato Kimura @_akisato

機械学習は特定の応用を持たないので必然的にそうなるのかな、という気もします。 RT @mickbean: 今日は、IBIS 2010の最終日。領域間のテーマ発掘をしっかりやっているなとの感想。その点パターン認識屋の了見は狭い。午後からの計量経済と機械学習が楽しみです。

しましま @shima__shima

下津先生は，相手の行動への信念が導入されていて，ベイズ完全均衡でのパラメータを求める話し．信念が不動点の状態での費用とかのパラメータを求める．機械学習の最適化系の話しはバシバシつかえそうな気がする #ibis10

しましま @shima__shima

奥井先生は，説明変数が無限ともいえるような状況での回帰．変数が1個ずつ増えていく入れ子型のモデルを使う．これだけ変数多くて，正則化とかしなくて大丈夫なのかな？ ノンパラ回帰ならガウス過程とか使えないのかな？ #ibis10

しましま @shima__shima

係数のshrinkingはやってるので，正則化いれてるみたいなものか #ibis10

しましま @shima__shima

正則化のパターンもあった．変数に使う文字が機械学習とは違ってて，気づかなかった #ibis10