@physics303

お、おかしい、物理をやってたはずがいつの間にか、就職して、退職して、気が付いたら情報学の博士になってしまった…、なぜだ？なにがあった…？？そしてどうして私はデンマークでポスドクをしているのだ？？一体私の人生はどうなってしまったのだ？？？？

Joined December 2015
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Neuripsからcomplimentary registrationに選ばれたというメールが来てるんだけど、これはトップレビュワーに選ばれたということ？？
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すごく優秀な学生さんが 「あの講義では3×3の固有値を手で計算させられた。そんなことさせるのは時代遅れ、最悪」 って講義の不満を言っていて、人間が計算する時代が終わりつつある気がしている。
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yudai.py retweeted
Hal Tasaki@Hal_TasakiOct 7
For years, my long-term life plan was to keep trying to prove the Haldane gap for as long as my brain kept working. Now AI has forced me to revise that plan. Still, perhaps I should have seen this coming: I chose HAL as my first name when I wrote my very first paper.
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XYZを開発した！ →数年後「XYZって別分野の概念ABCに対応するのでは？」って誰かが指摘 みたいなのが"異分野で似たものが自然に出現する"という研究の醍醐味なのに、最近は全分野に精通したLLMレビュワー様が「お前の研究は隣接分野のABCと等価です、よって新規性なし Reject」みたいなの多くね？
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良い論文を書いてきたつもりだし、一文一文に魂込めて文章書いてきたけど、もう誰も私の書いた文章なんて読んでない。LLMに突っ込んで要約してもらってる。単語一つにあそこまで凝ってた私のwritingに費やした時間はなんだったのか。
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マジで線形計画とか最適化の基本をちゃんと学びたい。当たり前のバックグランドがなくてきびしい。。
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AISTATSとかUAIとかNeruipsのbibに論文のURLとかDOIとかってつけるもんなの？
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もはや私にとってタイムラインは、「何をしたら炎上するのか」という世間の感覚をキャッチアップする場になっている。
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ちゃんとした英語のスピーチで初めてジョークをいれてみた。大爆笑とはならなかったけど、クスクス笑いがあったからよかった。
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テンソル特化のサマースクールやってるんだけど、マジでゲスト豪華だから全テンソル分解erに参加してほしい（けど教室の制限で結構な数の受講をお断りしないといけなかった）。来年以降、もっと国際的かつ大規模な感じで開催できないかな。
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指数型分布族の自由エネルギーψ(θ)の双対φ(η)はもちろん凸関数なんだけど、Pからηを得る関数とφの合成もφ(P)と書く記法を使うのはやめよう（提案） 普通の指数型分布族だとこの合成も凸関数になるから問題が顕在化しないけど、変形指数型分布族だと、φ(P)が凸にならなくて混乱する
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賢い共著者が投稿直前に「理論全部間違ってね？エントロピー凸じゃないぞ！」と言ってきて、そんな馬鹿な！と脂汗を書きながら一生懸命考えてようやく理解した。Pからηを得る操作がaffineじゃないから、凸性が合成に引き継がれず、φ(η)が凸なのにφ(P)が凸じゃないというよく分からないことになる。
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自分がやりたいって言い出した国際会議のチュートリアル講演、ボスを巻き込んで採択までたどり着けて良かったんだけど、本番までにボスも講演のために相当準備してくれたのが分かって本当に嬉しかった。 発表前日の夜遅い時間にアムステルダムのホテルで2人で最終打ち合わせをしてたの、エモかった。
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あと、私が自分の研究の宣伝にも時間を割けるように講演の担当の内容をうまく調節してくれたのもすごく良かった。 本当に良い上司に恵まれていると思う。
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これはすごく面白くて、更にこの加法性を拡張すると（普通の足し算以外の演算で加法性を定義すると）、log以外で情報量もどきが定義できて、この情報量もどきを使うとノイズ耐性を強めたりご利益がいっぱいある。 これは変形情報幾何という文脈で研究されてるけど、ML分野だとあまり流行ってなくて
松葉 亮人 | カミナシ
@ryoto_maAug 9
情報量って加法性と連続性を仮定すると、関数の形が一意にlogになるのか。考えてみれば当たり前だった
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ブルーオーシャンなのでみんな参入してきてほしい。（今月中にさらにこの分野でもう一本arxivあげます）
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一応、公平性のために言っておくと、logはなんだかんだ最適化のときにめっちゃ便利（最適化を独立な問題にデカップルできる）けど、拡張された加法によるlogもどきだとうまくデカップルできなくて最適化がだるいという弱点がある。
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夏に集中講義を同僚(デンマーク人)と分担してやるんだけど、「非英語ネイティブだと英語の講義準備、しんどくね。母国語ならだいぶ楽なのに」ってぼやいたら、「私はデンマーク語でやるより英語でやる方が楽」って言われて、格差を感じた なんか、俺、すごいハンデ背負いながら頑張ってるなと思った笑
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グラフィカルモデル、マルコフ確率場、ベイジアンネットワークって基本的には、全部、ファクター（ノード）同士が（何らかの意味での）積でつながっているという理解でいるんだけど、sum-product-network はもうちょっと一般的で、積だけじゃなくて和も使える、っていう理解であってますか？
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「ロシア」って言ってもぜんぜん伝わらない。「ローシャア」っていう感じの発音でようやく伝わる。
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