記録を残しておいたほうがいいということになったのでＡＩ班の活動記録．

2017/1/13にやったこと

トピックモデル

トピックモデルの話．

ユニグラムモデル，混合ユニグラムモデル，潜在的ディリクレ配分法，の流れで説明．膨大な文書データから潜在的トピックを抽出するためのモデル．pLSAの話もした．混合ユニグラムモデルと潜在的ディリクレ配分法のグラフィカルモデルの違いなど．

Detection of phase transition via convolutional neural network

CNNで二次元イジング模型の相転移に関する情報を抽出したいという感じの論文．理論的な解析とＣＮＮによって得られる情報がかなり一致するのでよい．らしい．

参考文献：Tanaka, Akinori, and Akio Tomiya. “Detection of phase transition via convolutional neural network.” arXiv preprint arXiv:1609.09087 (2016).

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KCSは慶應義塾大学で唯一人工知能（情報論的学習）の理論や実装を勉強しているサークルです．興味のある方は是非声をかけてください．

Posted on: 2017年1月13日, by : UMU