International Workshop on Advanced Methodologies for Bayesian Networks (AMBN 2010)

投稿者: | 2010年11月18日

Petri Myllymäki先生の招待講演。スライドは、C.E.ShannonとJ.Rissanenの両氏の写真。

11月18日(木)19日(金)の両日、Bayesianネットワークの国際会議AMBN2010が、東京・田町のキャンパスイノベーションセンターで開催された。昨年までは、人工知能学会の基本問題研究会のBayesianネットワークの研究集会になっていた。今年も主催は同じであったが、いろいろな経緯(学会からの要請など)があって、国際会議の形式となった。プログラム委員も半数以上が外人で、Darwiche先生、Myllymäki先生を招待するなど、豪華なイベントになった。昨年までは、発表が日本語でチュートリアル的な色彩が強かった。今回、参加者が大幅に減るのではと思われたが、人工知能学会の国際ワークショップとしては、異例と思われる程多くの人が集まった。昨年に引き続き、電通大の植野先生、ソニーCSLの磯崎氏にお世話いただいた。研究発表のレベル、議論内容の質なども、大変充実していた。今回の研究会の前に、植野、磯崎両氏はUAI(7月)やドイツで開催されたBayesianネットワークの研究集会(9月)にも出席している。自らの研究以外に、今回の国際会議開催のために、交流などを含めて準備をしていたものと思われる。

AMBN 2010 懇親会、三田の居酒屋で

日本人が始めた人工知能の学会としては、ALT(Algorithmic Learning Thory)など成功例はある。AMBNは、成果発表というよりは、インフォーマルで、親密な議論をする場であるかもしれない。将来的に、世界から注目されるような国際会議に発展する可能性は十分にあると思われる。

Yuri ShtarkovのNormalized MaximumLikelihoodを高速に求める方法が、実はMyllymäki氏の結果であることは存じ上げていなかった。招待講演であったので、全員がわかるよう、数式を使わないで、直感的な説明を多くするように苦心されていたようであった。また、Darwiche先生、佐藤先生(東工大)、湊先生(北大)、濱口先生(阪大)の間で、確率計算を論理回路の表現と同一視する方法に関して、密な議論がなされた。私のテキストで言えば、第4章に相当する。今月末の湊ERATO合宿(北海道)で、その分野と一般化BPとの関連に関して発表することになっている。

  • Seiya Imoto, “Constraint Optimal Search on Learning Bayesian Network Structure”
  • Tao Chen, Nevin L. Zhang and Yi Wang “The Role of Operation Granularity in Search-Based Learning of Latent Tree Models”
  • Masakazu Ishihata, Taisuke Sato and Shin-ishi Minato “Parameter Learning for Bayesian Networks on Shared Binary Decision Diagrams”
  • Navid Bazzazzadeh “Modeling the Dynamic Topology of Bayesian Networks for Time Series Data”
  • Takamitsu Hashimoto and Maomi Ueno, “Latent Conditional Independence Test for Bayesian Network IRT”
  • Ronnie Johansson and Christian Mårtenson, “Information Acquisition for General Bayesian Networks with Uncertain Observations”
  • Koji Nomori, Yoshifumi Nishida, Yoichi Motomura and Tatsuhiro Yamanaka, “Computational Prediction and Control of Injury Risk Using Bayesian Network”
  • Arthur Choi, “A Brief History of Belief Propagation”
  • Leonard K. M. Poon, Nevin L. Zhang, Tao Chen, Tengfei Liu and Yi Wang, “Using Bayesian Networks for Model-Based Multiple Clusterings: An Example of Exploratory Analysis on NBA Data”
  • Yuuji Ichisugi, “Parameter Learning of a Cerebral Cortex Model based on a Bayesian Network”
  • Yoichi Motomura, “Applied Human Modeling using Bayesian Networks in Service Engineering”
  • Adnan Darwiche , “Relax, Compensate and then Recover: A Theory of Anytime, Approximate Inference”
  • Shin-ichi Minato, “Discrete Structure Manipulation System and Applications for Uncertain Data Processing”
  • Kiyoharu Hamaguchi, “MAP Inference on ZDD-based Representation of Bayesian Networks”
  • Yu Nishiyama, Xingyao Ye and Alan Yuille, “A Family of CCCP Algorithms which Minimize the TRW Free Energy”
  • Petri Myllymäki, “Towards Objective Learning of Bayesian Networks”
  • Joe Suzuki, “Information Criteria and their Strong Consistency for Learning Bayesian Networks”
  • Maomi Ueno, “Optimal Dirichlet Prior for Bayesian Network”
  • Fumiaki Kobayashi and Manabu Kuroki, “Statistical Inference of Natural Direct and Indirect Effects and its Application”
  • Doris Entner and Patrik O. Hoyer, “Discovering Unconfounded Causal Relationships using Linear Non-Gaussian Models”
  • Masaaki Nishino and Akihiro Yamamoto, “Integrating Probabilistic Reasoning and Logic for Expressing Human Inference with Uncertainty”

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