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RCOアドテク部論文輪読会:ICML2016のベストペーパー「Ensuring Rapid Mixing and Low Bias for Asynchronous Gibbs Sampling」を紹介しました

2016/08/30stakaya

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健康診断再検査(中性脂肪過多)の高柳です。 脂がノッています。

Stanford大学のChristopher De Saらによる論文(ICML 2016) 「Ensuring Rapid Mixing and Low Bias for Asynchronous Gibbs Sampling」 を社内の論文輪読会で紹介しました。その際のスライドを公開します。

日本でもICML 2016に採択された論文の読み会が開催されており、 そこでは流行りのニューラルネットワーク系の論文が多数紹介されていました。

一方、この論文は

  • ”非同期に実行するGibbsサンプリング(論文中ではHOGWILD!と言及)”

の性質を理論的に解き明かすというややマニアックなものでした。

一方、内容は非常にしっかりしており、ICML 2016のベストペーパーにも選ばれているものです。 日々使用している機械学習手法の正当性は、こういう良い仕事の上に成り立っているのだなと改めて感謝です。