Learning Latent Variable Gaussian Graphical Models (ICML2014)読んだ

論文

MLaPPアドベントカレンダー12日目という下書きが下書きエントリにずっと入っていてそろそろ腐敗し始めているため，きまずくてブログが更新できない昨今です．MLaPPアドベントカレンダーは2年越しの計画という言い訳を思いついているので，今年の年末にがんばりたいですね…．

さて，学生さんへの紹介用にICML2014のLearning Latent Variable Gaussian Graphical Modelsの説明スライドをつくったので，ブログにのっけておきます．細かい話は一切書いてないですが，そこらへんは論文を読んでください．



Learning Latent Variable Gaussian Graphical Models from harapon

ICML2014で面白そうだと思った論文は

  • Joint Inference of Multiple Label Types in Large Networks
  • Learning Modular Structures from Network Data and Node Variables
  • Efficient Dimensionality Reduction for High-Dimensional Network Estimation
  • Von Mises-Fisher Clustering Models
  • Bayesian Nonparametric Multilevel Clustering with Group-Level Contexts
  • Hierarchical Dirichlet Scaling Process
  • Fast Computation of Wasserstein Barycenters
  • Learning Latent Variable Gaussian Graphical Models
  • Affinity Weighted Embedding
  • Rectangular Tiling Process
  • Rank-One Matrix Pursuit for Matrix Completion
  • Multiresolution Matrix Factorization
  • Understanding the Limiting Factors of Topic Modeling via Posterior Contraction Analysis (best paper)
  • On Modelling Non-linear Topical Dependencies
  • Admixture of Poisson MRFs:A Topic Model with Word Dependencies

あたりです．自分の興味の偏りがわかりますね:-)