http://mabonki0725.hatenablog.com/

　食べすぎでテニスは全く足が動かず、同じ悪い傾向が出ている。

　英語はEnglish New Ageの古い教材を使ってみる。

　Concept Learningの文献を一応理解したが、具体的にどの様にベイズモデルを解いているか表記がないのでさっぱり不明である。時間がかかりそうだが、銅谷生の推奨なので、暫く深く付き合うことにする。

http://www.gitxiv.com/posts/jS9LJ5kh9ny6iqD7Z/human-level-concept-learning-through-probabilistic-program

　銅谷先生からFaceBookで承認頂いた。有難いことである。

　土曜日のDNCの勉強会で厳しい発言をしていたのは、日本では数少ないDeepLearningの研究者で東女大の淺川先生とわかる。一度名刺交換をして「データからベイジアンネット」生成の発表で挨拶したのを思い出す。年の為か顔を覚えることができず、相当不愉快な思いをさせている可能性がある。

　SulakhutdinovのConcept Learingの資料を作成するため再読する。最近記憶力が劣化して読んだ論文を忘れてしまうからだ。再読すると難読で読めない。読解力の劣化にもショックを受ける。本日中には資料を作成してしまいたい。

http://web.mit.edu/cocosci/Papers/Science-2015-Lake-1332-8.pdf

　前年に続き大学でアナリストの泉田講師から見た技術の授業を受ける。２点の違和感を覚える。「株主資本が巨大であれば、企業戦略は成功する」：巨大資本は巨大な構想を実現できるという主張は凄いが、マイクロソフトやインテルの凋落がしめす様に巨大な構想を達成するのは容易でないと思う。「自動運転の究極はサービス化」：これには同意するが、自動運転は不安定なものを計量化する統計に成り立っているのに、今までの精緻な技術の延長上で考えていることに無理がある。社会制度や法律まで考えないと実現できまい。

　Do2dleのDeepMind論文読み会に参加する。M君がDNCシステムの解説でいい講演してくれて紹介者としては助かった。M君は理論的にも精緻な構成であるといい、所詮は逆伝播法でできていると毀誉褒貶の評価をしていた。私も同意だが、もっとこの応用事例がないと評価はできまいと思う。DeepLearningは凄いが、やはり統計的な裏付けが無いと入り込めないのは論文を読んでいく以上仕方がないと考える。

　英語に集中できない日々が続く。

余りにも記憶が劣化してきたので、忘備のため論文２本について資料を作成する。あと１本が残っており。本日中に作成したい。AI論文の発表会に利用できると助かる。

　RaspberryPiでのロボット製作の会議がA大学である。PC間との通信での操作が必要と分りDL用サーバにROSを入れるが文献通り動かず試行錯誤するとkinematic版になってしまった。

大学・仕事・ゼミとAI一色になってしまって、増々道を見失う状態になっている。

以下は忘れない為に作成した資料

CMUの渡辺有祐さんの不定形文のQAシステムである。

https://arxiv.org/abs/1703.08885

グラフモデルとRNNの統合で予測精度と説明力を向上させるモデル

https://arxiv.org/abs/1611.07012

これらの鎖線は全て繋がれた複雑なネットワークを構築し、実測値Yrと予測値YpのEntropy誤差の損失関数で重みを最適化している。
L(x1,x2,,,xt) = Σ(Yr log(Yp) + (1-Yr)*log(1-Yp)
複雑な構造なので、本当に収束するか疑問が残る

IRLのモデル

https://arxiv.org/abs/1507.04888

英語の集中力が15分しか維持できない。

　LatexのコードをノートPCに入れると文字化けしてPDFに変換できない。仕方がないのでノートPCで初めから操作する。

　Maxmum Entropy IRLの論文を再度読むが、やっと記憶を絞りだしてMRFの微分式と同じと理解する。

https://arxiv.org/abs/1507.04888

最も美しい式と思う。パラメータθによるエネルギーの微分は計測値と平均の差である。

これを思い出しただけでも有意義な一日と思う。

　グラフとRNNを統合したモデルの論文を読む。

https://arxiv.org/abs/1611.07012
これらの鎖線は全て繋がれた複雑なネットワークを構築し、実測値Yrと予測値YpのEntropy誤差の損失関数で重みを最適化している。
L(x1,x2,,,xt) = Σ(Yr log(Yp) + (1-Yr)*log(1-Yp)
複雑な構造なので、問題によっては本当に収束するか疑問が残る

テニスは乱打15分もすると、息が上がって続かない。

　Lataxでスライド用のサイトを見つけ、皆が発表しているのはこれに基づいていると知る。

http://xaro.hatenablog.jp/entry/2013/09/18/020615

論文読み会向けに説明資料を作り始めるが、文法規則が煩雑でエラー表示が不明かつLatax環境次第でエラーが出てしまう。使いこなす迄に数週間かかりそうである。これがマスターできれば論文を書くことも可能になる。３時間かけて出来たものがこれ。

　学校のRaspberryPiのフォローや論文の読みこみができなくなっている。不安が募る。

１日雨で運動できず、体調が優れない。

大学PBLの課題であったラズパイでのROSを４ヶ月振りに稼動してみる。

ホスト名：raspberrypi.local:5901 パスワードraspberry

をすっかり忘れていたが奇跡的に稼動する。

 これをロボットのNodeとするには、PC側にもROSを入れMasterにする必要があり、やはりUbuntueが入ったPCが必要と認識する。まずUSBカメラを入れてみるがエラーが出て稼動できないない。どうもRasp用のOSの問題の様だ。M先生も同じ症状だ。

IRLがGANと同じという論文を理解する。これを来月の報告とする。

論文を作成するLaTexを使って見ようとするが、全くスクリプトの書き方が理解できない。一人で勉強するのは改めてつらいと感じる。

http://www.latex-cmd.com/

　選択したAI論文が溜まってきたので、ひたらすAI論文を読む。

下記の岡野原さんのTwitterでは月に1800件も論文が出るそうだ。２年前に比して４倍とのこと。多くの天才の参入と多くの発見発明が今現在行われている事を示している。

最近新しい報告が次々なされキャッチアップに辛いと感じるはずである。

熟練者の選好を報酬に変換するIRL（逆強化学習）がGANと同じという論文を読む。

https://arxiv.org/abs/1611.03852

分配関数Zを計算するのが難点であったのでGANの様に似たデータを生成するのは使えると思っていたが、同じ式とはやはり驚く。Twiiterでも報告すると反響が大きい。多くの天才達の参入でかなり革新的な様相が見られるとうれしい。

　渡辺有祐さんのQA論文は誤植もあり渡米したばかりで多く望めないんだろう。グラフィカルモデルとDLの統合モデル論文に移る。

https://arxiv.org/abs/1611.07012

また時間がかかりそうで悲観する。

　大学で確率ロボテックスの話をするが、皆始めての話として聞くのガッカリする。確かに自動運転の文献が日本では全く無いので可能性があったがビックリする。日本の制御技術はかなり遅れているか不明で、後ろを見る時間は全く無いが、短期的な目標として確率ロボってクスの理論を実際のロボットで確認する誘惑に勝てない。

　読めていない論文のバックログが集積する一方で、こんな経験は初めてである。

・半教師VAEモデル

・GANとIRLの同値性

・DLの理論根拠

能力の限界を嘆いてもしかたが無いが、目標が見えてこない事があまりにも長いので悲観する。

　朝１０時から夜９時まで、T大ゼミ・A大授業・ゼミと連続する。　自分が選んだコースだが、全部AI絡みだと集中力の維持が相当苦しい。

朝：T大自動運転　自動地図生成SHIFTモデルでの分岐制限法の適用

昼：A大流通ICT　　流通ICTでのAI利用　講演者　富士通：田中秀樹氏

夜：ロボテックス　　自動運転がベイズ統計である事を説明する

ロボテックスのゼミで、来週の目標としてRaspberｒyPiでのROS稼動となる

　S教授より講師役の古川先生の急死でPRMLの勉強会が無くなったと連絡を受ける。古川先生は失敗した第５世代コンピュータの責任者であったが、失意の内に亡くなっていない様にと祈る。