大規模データ関係

L1ノルム

　最近大規模データの行列処理に興味がわいて，ちらほら情報をあさっています．普段は画像符号化を始めとする画像処理，特徴抽出などを手がけています．分野の違う自然言語処理でもL1ノルムが出てきて，おぉ，流行っているのね〜と感心．やっぱり劣微分（sub-gradient）だよなぁ，とか感慨深い．今まさに劣微分を使った画像処理の論文をまとめているところなのです．

テンソルとグラフ

　上記とは別件というか出所は同じというか，「大規模行列ではなくてテンソルで考えてみよ」と教授から示唆されました．テンソル知らないし，良くわからんなぁと，困って2週間ほど放置してた．で，「グラフ(テンソル)ベース」「ノードにラベルをつけるマルチクラスの問題」「エッジにラベルをつけるという話」あたりを目にして，なんとなく腑に落ちてきた気がする．

　（他の事例等も鑑みて）話は飛躍するけど，グラフの問題に帰結させるのが潮流らしい．画像のベクター変換ではグラフ理論(最短経路問題)を使っているけど，それとはちょっと毛色が違うので，もう一度グラフ関係をレビューしておきたいところ．

明日から

　そんな感じで，明日から電子情報通信学会総合大会＠松山に行ってきます．誰と会えるだろうか？