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@levelfour_
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Joined March 2010
Although I’ll unfortunately miss #NeurIPS2025, our spotlight work on Conv-FY losses will still be there. My excellent collaborator @levelfour_ will be presenting at Exhibit Hall C,D,E, 3001, 4:30pm-7:30pm on Dec 3. If you’re on site, feel free to stop by and chat with him!
Thrilled to share our paper is accepted to #NeurIPS2025 as a Spotlight! 🎉 Big thanks to my awesome collaborators and the program committee. See you in San Diego!
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補足すると、こういう方向性の研究に興味がある学生さんがいましたら総研大統計科学コースでの受け入れ、あるいはRAでの受け入れは相談の上で可能なので、随時連絡ください。 (本来はcall for positionのWebページを整備したいがまだ手が回っておらず)
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東大生産研で「力学系��まつわる学習理論研究」を中心に講演をする機会があったので、折角なので講演資料を公開しました。コンピュータから生じる力学系現象に眠るチャレンジの一旦を紹介できればと思っています。専門家よりはある程度一般向けです。 https://t.co/xg4UlCzfRO
speakerdeck.com
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Different sample, different results: the reviews for my ICLR submissions are of the most consistent high quality I've ever had. Spreading the word that reviewing is uniformly so bad is disrespectful to the thousands of reviewers who consciensciously did their job.
This ICLR is something else. We all know the review system is broken and the big ML conferences are basically lotteries, etc. But watching this year’s mess unfold in public hits differently. It feels like watching our academic field slowly die on livestream.
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（詳しそうな人がいる気がするので）特異点がアトラクタになっているとか、特異点付近で時定数が増加するといった現象を、シミュレーションではなく解析的に記述している研究はあるんでしょうか
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朝倉書店様より、「確率的機械学習」（いわゆるMurphy本）が発売されました！ 私も翻訳に参加させていただきました。機械学習の基本的なことは網羅している大ボリュームの本なのでぜひゼミ・輪読等で使っていただければと思います。 https://t.co/A16SqITUBz
asakura.co.jp
Kevin P. Murphy ”Probabilistic Machine Learning: An Introduction“ (MIT Press, 2022) の全訳（2分冊）。基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。II巻では深層ニューラルネットワーク、ノンパラメトリックモデルなどを扱う。
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朝倉書店さんから，Murphy本の邦訳『確率的機械学習：入門編Ⅰ,Ⅱ』が発売されました．私も監訳として関わらせていただきました． 機械学習全般のトピックを網羅しており，入門書として最適な教科書だと思います． https://t.co/huFR1VSFgj
https://t.co/hIV8dtOAs8
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そういえば、機械学習の代表的な教科書書籍"Probabilistic Machine Learning"の訳本『確率的機械学習』の献本をいただきました。僕も翻訳に参加していて、11/8に発売です。 https://t.co/pR66HKAjww
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ケヴィン P. マーフィー(著)，持橋大地・鈴木大慈(監訳)『確率的機械学習：入門編I―基礎と線形モデル―』のためし読みを公開しました！ 11/6配本開始予定です（実際の入荷日は書店さんによって異なります）．発売まで今しばらくお待ちください✨ https://t.co/PmjNIm9urE
asakura.co.jp
Kevin P. Murphy “Probabilistic Machine Learning: An Introduction“ (MIT Press, 2022) の全訳（2分冊）。基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。I巻では基礎の数理と線形モデルを扱う。
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I'm hiring a Research Assistant or Intern Student at The Institute of Statistical Mathematics (ISM), Japan to study how large foundation models work. Paid position. Open to students in Japan with backgrounds in ML, physics, or math. 📩 DM me for details!
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Thrilled to share our paper is accepted to #NeurIPS2025 as a Spotlight! 🎉 Big thanks to my awesome collaborators and the program committee. See you in San Diego!
Folks, here's our latest work on convolutional Fenchel-Young losses! We show convex smooth losses can have a linear surrogate regret bound on discrete losses (e.g. 01 loss, Prec@k), and it's relies on inf-conv, which is the most beautiful proof I saw ever. https://t.co/rKlB5zqJVv
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こちらの2本が #NeurIPS2025 spotlight 採択されました。 余談: Spotlight もめでたいのですが、どちらも自分が心の底から納得している仕事で、10年来研究してきてようやくここまで来つつある達成感を噛み締めています。 https://t.co/laTZ7iUDXA
https://t.co/uQBkJr1cbS
Folks, here's our latest work on convolutional Fenchel-Young losses! We show convex smooth losses can have a linear surrogate regret bound on discrete losses (e.g. 01 loss, Prec@k), and it's relies on inf-conv, which is the most beautiful proof I saw ever. https://t.co/rKlB5zqJVv
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On this Friday, Yutong@Illinois Tech will visit ISM and give a talk on the recent advances in multiclass classification theory, including implicit bias and the connections to SVM, ranking, noisy labels. Please check it out. https://t.co/VY2nmHycmy
30 May(Fri),2025 The 65th Statistical Machine Learning Seminar https://t.co/NQkqH11Q75
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30 May(Fri),2025 The 65th Statistical Machine Learning Seminar https://t.co/NQkqH11Q75
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This is truly a masterpiece✨ It offers an elegant framework for loss function design based on convex conjugates!
Folks, here's our latest work on convolutional Fenchel-Young losses! We show convex smooth losses can have a linear surrogate regret bound on discrete losses (e.g. 01 loss, Prec@k), and it's relies on inf-conv, which is the most beautiful proof I saw ever. https://t.co/rKlB5zqJVv
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Folks, here's our latest work on convolutional Fenchel-Young losses! We show convex smooth losses can have a linear surrogate regret bound on discrete losses (e.g. 01 loss, Prec@k), and it's relies on inf-conv, which is the most beautiful proof I saw ever. https://t.co/rKlB5zqJVv
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【統数研オープンハウス】研究内容ポスター発表は会場（統数研）で行います。13～15時のコアタイムでは全教員と大学院生が交代でポスター発表を行います。研究者が勢揃いする年にいちどのこの機会に、ぜひ会場で研究者とお話ししてみてください。参加無料、申込不要。 ＃統計 ＃統計数理 ＃立川市
5/23（金）統計数理研究所オープンハウス2025「データサイエンスの挑戦 －予測・発見・創造－」 公開講演会では、気候変動などの地球規模課題を解決し持続可能な社会にするため、TD研究の紹介や気候変動の予測、都市活動の将来推計など最新の研究についてお話します。 https://t.co/mHez268YRL
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