(NeurIPS 2020 Spotlight)demixed Shared Component Analysis:異なる二つの多変量データ間の、ある変数特異的なインタラクションの探索

※宣伝です。

機械学習分野で世界で最も権威のあるNeurIPS 2020に第一著者(&単独責任著者)として投稿していた論文が採択されました。Spotlight(全論文の5%)にも選出され、ありがたい限りです。

arxiv.org

このプロジェクトは共著者たちとボトムアップ的に始まったのですが、計画段階から執筆・投稿まで、共著者とのやりとりは常に楽しく刺激的だった記憶があります。機械学習の論文なので当初からNeurIPSを最大目標としていましたが、ここまで上手くいくとは正直(多分共著者も)思ってませんでした。もちろんその裏には大量の没プロジェクトがありますが、今となってはいい思い出的な感じがあります。

内容を簡単に書くと、複数の変数の情報が複雑に表現されている複数のデータセットがある時に、ある変数特異的・多変量・低次元のインタラクションを探るための手法を提案しました。論文内で適用しているのは神経生理のデータですが、脳イメージングや、他分野のデータにも適用できる普遍的な手法だと思います。




……これだけ書いても抽象的すぎて意味不明なのですが、丁寧に書くと結局論文に書いてることの繰り返しになるので、ご興味のあるかたはぜひarxivや、12月に出る正式版の論文を見ていただけると嬉しいです。解析用コードとデモも合わせてリリースする予定です。また、オンラインでならいくらでもプレゼンテーションをしますので、ご連絡いただければと思います。

というのも、この論文をarxivにアップロードした一週間後にイギリスとアメリカの研究室から連絡があり、オンライントークをしました。研究の世界だとすごい人はそういう経験もよくあるのですが、大してすごくない自分にとってはかなり(かなり)胃痛が悪化する体験でした。ただ、そのおかげで(?)わりと丁寧に資料やスクリプトができたので、(日本語でなら特に)気軽にオンラインでプレゼンさせて頂けると思います。




以下余談ですが、今年、人生最大級に力を入れた案件に挑戦していたのですが、(自分としては)予想外にいいところまでいったものの、最終的には残念な結果となってしまいました。なので、とりあえずこちらの案件が目標に届きホッとしています。

半沢直樹エントリの次がこの宣伝エントリという、相変わらずコンセプトが迷走しているブログですが、引き続き気ままに更新したいと思います。