目にしたもの、聞いたこと備忘録

NMF

Wed, 14 May 2008 11:37:00 GMT

現在研究している確率モデルのソフトクラスタリングへの応用を考えるために、
少しクラスタリングを復習。
どうしても次元縮約が好きな話題なので、NMFから入る。
Non negative Matrix Factorization。
特異値分解ベースで、普通のLSIを次元縮約だけでなく
クラスタリングにも適用しようというもの。

それにしてもRで学ぶクラスタ解析、記述がいいかげんな気がする。
対象行列はないと思う。校正の問題だけど。

八ヶ月ぶりに

Wed, 14 May 2008 11:34:23 GMT

更新。
今日は産総研で打ち合わせ。
まあ雑談メインで、決まったのは大枠のアプローチ。
必要な機材は後日秋葉原、ということに。

食べたものを記録すると抑止力になるらしい。
5/14
・ピザトースト
・さぬきうどん
・ステーキ

獺祭

Tue, 11 Sep 2007 07:05:15 GMT

今日は大学にいかず、区役所で書類取得。
まだ学生証がないから学割ももらえず、一回の通学にかかる費用がばかにならない。
あまり早く行ったり、遅くかえることになると門が閉まって学生証なしでは開かないし。
待ち遠しい。

せっかくアップしようと写真とっても、めんどくさがってしまう。獺祭飲んだんだけど。
実際ちょっとめんどくさいな。認証が第一の障壁。
ブログの認証なんてたいしたセキュリティいらないから、
それこと生体認証が活躍すると思うんだが。
もちろん適用するのがどのくらい大変かわかってるから話半分なんだけど。
・・・デジカメがみつからず。今日も写真はあきらめる。

最終日

Fri, 31 Aug 2007 01:33:50 GMT

今日で退職。
午前中は家で情報理論の勉強を。

昨日は職場の送別会だったが、やはりイマイチ。
人間的にも能力的にも信頼できるFさんが参加できなかったが、
排他的にゆっくりと話がしたいからという理由で納得。
退職のことを、一番始めにゆっくり話した相手だし、
同じフロアにいたときにはいるだけで元気がでるムードメーカだった人。
Fさんは家の近くを毎日通勤で通過しているようなので、平日あえる。
ウイスキーか日本酒か。

来週は歓迎会とかあるのかな。。。

送別-同期

Sat, 25 Aug 2007 01:15:33 GMT

久々のエントリ。
大学院に進んだら、研究をなんかのブログに書いてオープンにするか、
google docsで閉じておくか・・・

とうとう今月で会社生活も終了。
昨夜は同期入社の友人7人に送別会を開いてもらった。
自宅から歩いて５分のお店だったので遅くまで痛飲。
研究の話もできる、貴重な友人たちなので大事にしたい。

受験

Wed, 04 Jul 2007 09:50:01 GMT

明日は受験。プレゼンが18分。。。10～15分が目安と言われたが、しかたないか。
実際、新規参入する分野だから底が浅いのは仕方ないけど、
知ってること、理解してること、知らないことを切り分けて話すようにしよう。

お仕事

Wed, 06 Jun 2007 13:13:22 GMT

市販の製品を越える性能を出すのは厳しい。
少し視点が違うシステムだから、その長所を伸ばす方向で検討するとはいえ、
差が激しい。

あまり時間も残っていないから、あと２方式くらいを実装して評価、報告書作成のつもりでいこう。

結婚式

Tue, 29 May 2007 13:44:44 GMT

さて、いつのまにか結婚式が終わりました．

始めは、「やらん方がいい」と思っていて、パートナーがやりたいというから
開催したはずだったのが、しっかりと楽しみました．
慣れないコンタクトで目がしぱしぱしていたのが、一部で「感涙をおさえている」
と好意的にとってもらえたり、
美味しい料理の味がほとんど分からなかったりということもありましたが、
式の後の大学時代の友人との会話も楽しみ、
式自体もイメージどおりにできたりと、
苦労したかいはあったです。

そんなこんなで、新婚旅行までの間は、現実に戻る必要があります。
最近は会社のノートPCで作業することがほとんどないので、
いまのところ深刻な問題では無いのですが、とにかく
IT環境が悪化してきています。
社員ががんがん情報漏洩事件を起こし、ITベンダーということもあり、
セキュリティの研究部隊ということもあり、これはヤバイと幹部も考えたのでしょう。
で、ノートPCの持ち出し禁止＆社外へのメール送信禁止。
どれだけ業務効率を低下させるとおもってるんだろう？
というか業務が遂行できないケースも多々あるはず。
変な会社だ。

固有空間法の実装がほぼ終了。この結果を明日中に出して、報告書の説得力を上げる。
楽しいイベントの谷間の現実は辛い。
いや、手を動かすのはきらいじゃないけど、勉強や理論検討の時間がなくなるのがつらい。

MDS

Mon, 21 May 2007 22:02:35 GMT

一番古典的なものの概念は分かった。
データの座標ベクトルを並べた行列Xの積として、
内積行列B=XX^Tが得られる。
しかし、データの座標が未知でも、データ間距離が既知なら（内積を適当に決めて）
内積行列は求まる。
そこで、データ間距離から計算した内積行列を
特異値分解するなどして、行列の積の形にもっていき、
その行列を、データの座標ベクトルが並んだ行列とみなす。

はしか？

Mon, 21 May 2007 21:56:03 GMT

まさか、いまどきはしかとは・・・
結構影響が。
事務に電話で確認するのと、書類のチェック、書き直しを今日中に。

式まで４日。
スピーチ類、もう少し簡潔にしてプリントアウト。