Generation and Comprehension of Unambiguous Object Descriptions, CVPR2016
画像とそれに対するobject bouding boxを入力とし、それに対する曖昧な説明を出力する、あるいは、曖昧な説明といくつかのregion proposalを入力し、具体的なregionを選択するモデルを提案する。
従来手法と比較して、対象としている物体以外の物体も考慮に入れる事で、性能の改善を可能にした。
How to Evaluate the Quality of Unsupervised Anomaly Detection Algorithms?, ICML2016WS
異常検知の評価では、多くの場合十分なラベルが与えられていないため、ROCやprecision-recall curveなどの利用は難しい。
そのためラベルに頼ることなく評価を行う手法が求められている。
本論ではそうしたラベルに頼らない手法を提案し、経験的にアルゴリズム間評価が可能な事を示した。
この手法はExcess-Mass、Mass-volume curveといった、level set estimation系の手法に基づいている。
Learning Granger Causality for Hawkes Processes, ICML2016
Granger causality、時系列データにおいて以前の観測と同じパタンが将来観測されるような因果性、を一般的な点過程において学習する事は難しい。
本論では、Hawkes process、直前のイベント発生に影響されて発生確率が変化する点過程、においてgranger causalityを学習する手法を提案する。
特に、過去イベントの影響力を表すimpact functionとイベント間の時系列因果関係を示すGranger causality graphとの間の関係性に注目する。
これにより、モデルのimpact functionは基底関数表現を行い、またcausality graphにおける因果をimpact functionに基づいたgroup lassoで表現する事で、group lasso制約付き最尤推定問題として扱える。
またこのモデルを利用する事でイベントのクラスター構造も取り入れ可能である。