卒研指導の感想集 (メンバーへの代表的なメール)

2010年度

鈴木です．

昨日の卒論発表会の感想をお送りします．
いろいろ頑張って書きましたので，自分以外についても熟読してください．

その前に，ひとまずプレゼンの意義について再考してみましょう．
まず，プレゼンは表現行為です．芸能人も同様ですが，表現者は世間から批判されます．
批判を乗り越え，真摯に答えていくことで，表現者は世間から認められ，名を上げることができます．
次に，プレゼンは自己の考えを発表し，同意を募る行為ですので，いわば営業活動と同じです．
サービス精神を持って，分かりやすく興味を持ってもらうように，表現方法を工夫すべきです．

以上のように，プレゼンとは，
表現者が名を上げる(=得する)ために，自己の考えを営業する行為です．聴講者は，そのお客です．
ですから，サービス精神と真摯な対応が欠けたら，プレゼンとして機能しなくなることを覚えておいてください．

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(1)田中さん
[発表]
スライド＆発表構成は分かりやすい．
しかし声に元気が欲しい．観客の興味を引きつけるために，もっとサービス精神が必要．

[質疑応答]
Q.学習の変化量の大きさについて
Q.なぜ一様乱数か？
Q.評価に用いたデータについて

それぞれ答えられていたと思います．

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(2)大蔵君
[発表]
発表構成は分かりやすいのですが，それを伝える表現方法が不十分な印象でした．
内容は良いので，勿体無いと思いました．

声の大きさ，間のとり方(反芻させる)，強弱をつけるように工夫しましょう．
表現者の自覚をもって，顔を観客に向けましょう．
プレゼンは，表現であり演技でありパフォーマンスです．面白い(?)プレゼンを目指してください．

スライド作りも同様です．文字を小さくしてしまうクセがあるようです．
テレビ放送に負けないくらい，文字は大きく，美しくレイアウトしましょう．
パソコンのモニタに写した時，4m離れても(テレビを見ている感覚で)全ての文字が読めねばなりません．

[質疑応答]
Q.推奨するPSOのパラメータがあるのでは？
解く問題によって最適なパラメータは異なると思いますが，一応，
利用できる可能性がありますので，近藤先生に論文を伺って下さい．
また参考文献として引用できる可能性もあります．

Q.PSOだけメモリ数を持っているので，元々有利なのでは？
18戦略に勝つのが目的では無いことを強調しましょう．
本研究の意義が，上手く伝らなかったのだと思います．

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(3)岡澤君
[発表]
声の大きさと指差しを，もう少し欲しい印象でしたが，他は完璧でした．
セリフでは本研究のツボを網羅していましたし，体と顔が終始観客の方に向けられていました．
英語発表も充分こなせるレベルだと思います．

[質疑応答]
Q.ボルツマンマシンとの比較をすべきでは？
比較実験は多いほど良いのは自明なので，特段の理由がない限り，反論すべきではありません．
素直に"今後の課題です"と答えるのがセオリーであり，研究のイロハである(星野先生の言うように)．
だだ，"ボルツマンマシンは乱数で探索するのに対して，CNNには探索履歴を使いながら探索できるので，
CNNの有効性は予想できるし，そういった研究報告も既になされている"
と補足すれば，満点の解答．

Q.CNNの数式に関する質問．
CNNは一般的な解法でないので(だから研究している)，周知だと思ってはいけない．
内部状態，外部状態，不応性がそれぞれどのように作用し合って，最適化問題が解けていくのか，
直感的で構わないのでメカニズムを説明できるようにセリフを用意しておくと良いでしょう．

今から思えば，レジュメの印刷ミスは大した問題では無いと思います．
CNNのスライドだけで，充分に楊先生の質問(CNNのメカニズム)に答えられたと思います．
しかし，"スライドのCNNは最終形で，本来の形はレジュメを読んでください"と言ってしまったばかりに，
坪井先生から攻撃されてしまった...
攻撃された理由は，以下のとおり．
1.CNNの定義を見ても即座に理解できるようなものではない．だからこそプレゼンしている．本末転倒な返答である．
2.岡澤君の物言いが真摯さに欠けた．上記の営業マンの原則を忘れてはならない．
観客が攻撃的・批判的なのは受け入れるしかない．岡澤君は卒研合格をGetするための"表現者"なのだから．
3.レジュメの印刷ミス
上記1,2があったからこそ，3でも突かれるのです．3は本質的な批判ではありません．
しかし出来る限りの対策は必要です．今回のような事故は起きますので，その発生確率を可能な限り下げましょう．

# 余談ですが，星野先生はとても興味深そうに発表を聴いていましたよ．
# セリフに埋込んだ本研究のツボに対して，うんうんと何度も頷いていましたよ．

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(4)仲田君
[発表]
スライド＆発表構成は分かりやすい．
L=1024の結果の見せ方が単調に感じたので，もうひと工夫あると良い．
緊張からなのか，たどたどしさが解決されていない印象．納得がいくまで発表練習を繰返すべき．

発表練習では，是非，立ちながら指示棒を持って，本番に出来る限り近い状況で行ってください．
プレゼンはパフォーマンス，演技ですから，椅子に座って練習なんて不可能です．(仲田君に限らず)

[質疑応答]
Q.何をもって長期予測としたのか？リアプノフ指数との関係は．
逆転現象の相転移点がp=5なので，それを中期とし，その倍を"便宜的に"長期と名付けた．と言えばよい．
本来の長期予測とは，予測誤差がアトラクタサイズに広がり予測できないステップ数を意味する．
(その意味で，カオスは長期予測できないとされている．だから岩崎先生は疑問に思った.)
そのステップ数はリアプノフ指数と関係があるので，是非押さえておいてください．

Q.ノイズの質は？一様乱数にするとどうなるのか？
"一様乱数に対する実験も興味深いですが，現実的な観測ノイズは正規乱数ですので，本研究では正規乱数を仮定しました."
のように，質問者を立てつつ(=真摯な対応)，意見を述べると満点解答．

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(5)大塚君
[発表]
岡澤君と同様，パフォーマンスとしてのプレゼンは完璧に近い．
観客への目配り，発話の仕方について配慮されていた．
さらに欲を言えば，声のボリュームアップ，そしてジェスチャーによる表現があると尚良し．

[質疑応答]
Q.なぜヤコビ行列で長期予測ができるのか？
1ステップ毎の予測値を学習データに取り込み，毎回ヤコビ行列を計算し直している．と言えば良いでしょう．

Q.得られた結果は当たり前だし，ジャンプ過程に特化する理由も無い？
かなり批判的でオーバーアクションだと思いましたが，的を得た批判だと思います．
口頭でもお伝えしましたが，ジャンプ過程から話を進めれば，
確かに左右のデータを取れば波形の形は壊れませんから，"ティックサンプリングが良いのは当り前"，
そして，等時間間隔のサンプリング長を大きくすれば，ジャンプの構造はほぼ無視される訳なので，
"ジャンプ過程に特化する理由は無い"と言われてしまいます．

しかし，参考までの私の発表スライドを添付しておきましたが，
発表者ノートを表示させて，イントロの部分を参考にしてみてください．
ポイントは以下の2点です．
1.シャンプ過程といっても，それを生成するダイナミクスは連続時間(or離散時間)システムである(池田写像やローレンツ方程式)．
それに対してティックサンプリングは，元システムの時間変化に反するサンプリングなので，元システムのダイナミクスを破壊する危険性がある．
だから，シミュレーションによって検証する必要がある．
2.シャンプ過程のような特殊的な波形であっても，外界から絶えず連続的に影響を受ける物理現象である．
(経済市場を考えれば，価格変動を生み出す情報やディーラ達の行動は絶えず連続的に発生する)．
よって，本来はティック時間ではなく，むしろ等時間間隔な物理時間を基準に現象を捉える方が自然である．
なのに反して，ティック時間の方がシステムのダイナミクスを保存できるという結果は，驚くべき発見である！

このように，どのように論理を構成すると「驚くべき発見」として主張できるのかを検討してみてください．
これが大学院で伸ばすべき「論理的思考能力」というスキルです．


Q.本質的なところを抜きにして結論だけ述べても否定されかねない．
楊先生のフォローですね．発表後では，大塚君の努力を非常に評価していましたよ．

結果(図表)を示す際の重要なポイントは2つあって，
1. 結果をどのように見ると(How)，何を言えるのか(What)がクリアであること．
2. その結果は，どのような計算によって得られたのかがクリアであること．
これらを満たす必要があります．
大塚君は1(=図の見方の説明)は得意なのですが，2を軽視しているのかもしれません．
実は2の方が研究の本質であり，皆が議論したいポイントなのです．
おかしな方法で結果を導いても意味ないし，トンデモ科学になっちゃいます．だから皆さん，結果の出し方に注目します．

鈴木です．

さて皆さん，本日はお疲れ様でした．鈴木研の恒例として，発表に対する私のコメントをお送りします．
最後に今週のゼミについて，および，学会発表について述べますので，目を通してください．

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■田中さん
[良い点]
・緊張感が伝わる発表であったが，丁寧な発表で良かった．
　(緊張は場数をこなせば自然に解決します)
・スライドが見やすい．

[改善点]
・緊張があるといえ，明るさをUPさせると尚良い．
　(声のトーンや表情など)
・SOMを動画化する動機がやや弱い印象．
　(近藤先生の質問)

[質疑応答]
・各属性の重み付けについて by 城先生
 -->「醜いアヒルの子の定理」について調べて報告会で発表してください．
・日本地図上で天気情報を示せば良いのでは? by 近藤先生
 --> SOMを用いる動機に関する重要な質問だと思います．
 ですが，きっとこの質問はポイントがずれています．
　日本地図上で示すとしても，それはきっとSOMの適用結果を使うことになります．
　気象データは多変量データあり，その情報圧縮をしないと可視化できませんのでね．
　今後のプレゼンでは，
　高次元データを解析する必要性とSOMの特徴(クラシフィケーション)のメリットを強調しましょう．
　またこれらの観点から，上記のような質問の解答を用意しておきましょう．


■大蔵君
[良い点]
・イントロの説明が改善されていた (GAとPSOの違いがクリアになっていた).
・概ねスライドの構成も良い．

[改善点]
・動画が早すぎて意味不明．
・やはり全体的に文字と図が小さい．
・後半の結果の紹介では，急ぎがちになってしまった．
・声をもっと大きく出すと，発表の迫力と信頼性がUPする．

[質疑応答]
・学習式についての質問 by 星野先生
　--> うまく答えられていた．Good!
・何をもって最適戦略とするのか．ゲーム種類はいろいろあるので．by 近藤先生
　--> あまり気にする質問ではない．大蔵君の答えたとおりでほぼOK．
　最も定番のルール(アクセルロッドの文献どおり)でIPDを行い，GAとPSOを比較する．
　しかし，IPDゲームの進行方法とコーディング方法をより明解にプレゼンできれば，この質問は出なかったと思う．
　(ここがスライド構成の課題)


■岡澤君
[良い点]
・プレゼンの構成がとても良い
　(ただし後半で急ぎがちになってしまった)
・質疑応答で反論する姿勢は素晴らしい．
　(研究にポリシーがあって非常に良い)
・発表がスムーズ (よく練習したなぁーと思いました)
・研究が進んでおり，必要な実験結果を示せている．中間発表レベルを越えている．

[改善点]
・特になし．強いて言えば，後半で急ぎがちになったこと．

[質疑応答]
・星野先生のCNN批判: CNNは解がなかなか良くならない時があるでしょ?
 --> 岡澤君はパラメータ調整の必要性を回答していましたが，
　あの質問はニューロンの同期更新における問題点のような気がしました．
　本研究は非同期更新ですので，星野先生が言う問題は起こらないと思います．
 (パラメータ調整で逃げるのもの悪くないですが)
・GAと比較する前にNNと比較するべき by 近藤先生．
　--> 岡澤君の反論で的を得ていると思います．
　CNN=NN+Chaosという単純な話ではないので，GA, NN, CNNはそれそれ独立した方法論だと考えて良いです．
　CNNだからNNと比較せよというのは，CNNを知らない人の発想なので仕方がないでしょう(気持ちは分かります)．
　しかし，この手の質問にはポジティブに答えるのがセオリーです．つまり「やってみます」と答えます．
　理由は，やらない理由が無いからです．そりゃたくさんの方法を比較した方が良いに決まってますからね．
　なので，今回のベストな回答は
　「今後NNの使用も検討しております」または「ご指摘ありがとうございます．ぜひ比較実験をやってみます」ですね．
　確かにNNの比較もやって損はないので，今後の課題にしておきましょう．GAとの比較をちゃんと終えてからで良いです．
　ちなみにNNで解く方法は，焼き鈍し法とかボルツマンマシンと呼ばれますので，これについては直ぐに勉強して知っておいてください．
　(研究室にある本のみで十分学べますよ)


■仲田君
[良い点]
・スライドでは動画が多くてイメージが掴み易かった．
・スライドの背景やアニメが改善されていた．

[改善点]
・元気さが不足であったため，少しナメられた質問をされてしまった...
　(藤沢君のようなハッタリ的元気もプレゼンでは非常に有効!)
・やや本研究の理解に乏しい点があり，説明がアブナイ場面があった(特にイントロと結果の解釈)．
　また質疑応答が全く噛み合なかった．
　--> 今後共もっともっと書籍を読み込んで，知識を自分のものにしていきましょう!
　　　（とくに集団学習，決定論的と確率論的の違いについて．）
[質疑応答]
・楊先生の言うように，確かに予測方法を詳しく説明しても良かった
　(大塚君のように埋込み定理の説明からやった方が良い．1次元-->多次元-->予測)
　池田写像のような決定論的システムだけでなく，確率論的システムにも集団学習は有効なのか？ by 楊先生
 --> サロゲートデータが確率論的システムに相当するので，以後の実験で扱うことになります．
・原口先生と岩崎先生の質問では全く噛み合なかった...
　ノイズと外乱は全く異なる．ノイズは構造変化の原因とならない．(確かに難しい質問だけど，再考の必要あり)
　池田マップのやり取りでは，非線形写像の"次元"と非線形関数としての"次数"で食い違い．
　円高の予測はできるのか？ --> 最終的には可能になるかもしれないが，本研究の目的は予測ではない．


■大塚君
[良い点]
・研究が進んでおり，必要な実験結果を示せている．中間発表レベルを越えている．
・スライドの構成も問題なし．

[改善点]
・しかし練習不足のため，上記の良い点がかき消されてしまった...非常に勿体ない!
　(発話にスムーズさが欠ける．声が小さい)
・元気さが不足であったため，厳しい質問をされてしまった...
　(坪井先生の質問は厳しすぎる．しかし研究が進んでいるだけに愛のムチだと思う．)

[質疑応答]
・出力を明確に想定しないと予測精度を評価しても意味はない by 坪井先生
　--> 確かに予測対象によって求められる予測精度というものがあると思うが，
　　　本研究では対象を限定していないので，返答しづらいコメントだと思う．
　　　対象を限定する発想はいかにも工学的発想であるが，
　　　本研究では非線形予測という計算アルゴリズムに着眼した研究であるため，
　　　とくに対象は定めることはしないと言い切っても良かったと思う．
　　　(岡澤君のように先生に反論しても良い．それが議論だから．先生はいつも正しい神ではない．)　　　　
・長期予測と短期予測の基準を明らかにせよ by 坪井先生
　--> 言葉の使い方の問題なので，あまり神経質にならなくても良いと思う．
　　　きっと予測時間(図の横軸)の説明が不足したので，攻撃されたのだと思う．
　　　しかしこの説明は改善ポイントである．
・kCV法の説明では，学習データを分割して予測性能をチェックする過程を説明するとよい．
　(CVの意味を良く考えましょう)

2009年度

発表者の皆さんへ
鈴木です．

本日の発表を聞いた感想を報告します．
まずは，最初のビックイベントを終えてお疲れさまでした．
私は通常，こういった催しの後には褒めることを心がけております．
しかし，今回は率直に申し上げて，良い感想ではありません．

[残念1]
まず，明らかな事は，
ウチのメンバーの研究量が圧倒的に少ないことが良く分かりました．
(というか，露呈してしまいました...)
やっぱり，平日毎日，研究室に来ないようでは，研究しているなんて言えませんよ．
本日のようなプレゼン＆質疑応答になるのは当然です．
・もっと研究して下さい．
・もっとシミュレーションして下さい．
・早くプログラミングを組んで下さい．
・具体的なシミュレーション結果をプレゼンで紹介してください．
・もっと研究の特色に焦点を当てて，オリジナリティーを伝えて下さい．
・勉強したことを紹介しても，何の評価もされません．研究を紹介してください．

[残念2]
さらに，もっと他人(=周り)を分析してください．
実はプレゼン会場に来てくれと念を押したのは，
自分で，自分のレベルを察して欲しかったためです．
しかし，実際に他人のプレゼンを長時間聞いていたのは，岡澤君だけではないでしょうか．
それでは，自分のレベルを測ることが出来ません．

[残念3]
やはり，先日も強調しましたが，
プレゼンスライドの完成＆チェックが遅すぎるので，充分なプレゼンになっていません．
あの短期間でスライドの修正は不可能です．
という事で，毎月一度は「プレゼン大会」をしましょう！
そして，最終発表会に向けて，少しづづ進化させて行きましょう．
これは，プレゼン慣れするためにも有効です．
次回は11/19(木)にやりたいと思います．PPTで発表(10~15分)してもらいますので，よろしく！


以下，個別の感想を述べます(発表順)，

■石垣君
(良い所)
・つかみの説明は，分かりやすかった．
・練習のためか，説明に安定感があった．
・質疑応答は初めにしては悪くない．
(悪い所)
・しかしその反面，徐々に説明の分かりやすさが低下していった．
(研究の本質になるほど，説明に具体性が欠けてきた⇒スライドの構成に改善の余地あり)
・声がもう少し大きいと，なお良い．
・コースのメンバーのプレゼンを聞きにこない
(石垣君の性格上あまりワンマンにならず，もう少し協調性が必要だと思います)．
(質疑応答)
Q.SOMの学習係数について by 楊先生
回答達成度: 0% (質疑が噛み合ず)
Q.収益率の数値が小数だけど大丈夫? by 乾先生
回答達成度: 30%
Q.収益率の属性が時間変化するけど大丈夫? by 乾先生
回答達成度: 90% (good)
(最終報告会での必須事項)
・具体的なSOMのシミュレーション(デモを見せるのが理想)
・動画化(本研究の特色)を全面に打ち出したプレゼン構成にする

■田代君
(良い所)
・とりあえず，レジュメを書いて，そしてプレゼンをした．
・声が大きくて，聞き易かった．
・練習した様子が伺えた．
(悪い所)
・全ての仕事が遅すぎる．
昨日のプレゼン練習をした段階で "時，既に遅し"です．
・研究していないので，質疑応答がぼろぼろ．まー無言になるより良いけどね．
(質疑応答)
Q.それで，何をしたいの？ by 乾先生
回答達成度: 0%(田代君の現状では答えられないでしょうね...質問後，乾先生は眠りにつきました)
Q.GAを使う理由は？ by 福岡先生
回答達成度: 0%(他と被るから...とか意味不明です)
Q.従来の金融工学との違いは？ by 原口先生
回答達成度: 0%(わかりませんと切り捨てたような...)
(最終報告会での必須事項)
・研究発表として成立するようにちゃんと研究してください．
・毎日研究室に来て8時間は作業すること!

■笹原君
(良い所)
・スライドの完成度が高い．
・説明も安定感あり．
(悪い所)
・欲をいえば，研究の特色を全面に打ち出した方が良かった (すこし予備知識の説明が長過ぎた感があります)
・質疑応答が今一つ
(質疑応答)
Q.この研究は流行だから，新規性はないのでは？ by 井上先生
回答達成度: 10%(指標を新しく提案したんだと言ってほしかった...この研究は十分新規的です)
Q.SWの最大値は解析的には出ないのか？ by 井上先生
回答達成度: 10%(これは答えにくい質問だと思います，しかし，
"解析的に求めるのが理想ですが，それは難しい問題だ"と言うだけでも良かったと思います)
Q.SW値の最大値は無限大だよねー by 坪井先生
回答達成度: 0%(次数分布を保存して組み替えをするから，上限は無限大にはなりませんよね)
(最終報告会での必須事項)
・具体的なCNNのシミュレーション
・本研究の特色を全面に打ち出したプレゼン構成にする

■綿引君
(良い所)
・練習のためか，説明に安定感があった．
・個別の内容の説明は良かった．
(悪い所)
・しかし，全体の流れが未だ改善の余地あり．
特に，なぜGAを用いるのかうまく良く伝えられていません．
・質疑応答が噛み合ず．
(質疑応答)
Q.研究において動的と静的は何を指すのか？ by 周先生
回答達成度: 0%(全くちがう説明(組合せ比率)をしていましたね...)
Q.組合せ比率が変わると投資額が変わりますよね？ by 坪井先生
回答達成度: 0%(この件は面白いので，調べて報告して下さい.)

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最後に，私は，
皆さんの授業の成績はあまり良くないことは，最初から知っています．
しかし，私の信念として「成績と研究能力は関係しない」と信じています！
かつて，私も学部時代，成績は最低ランクでした...

この信念をより確信にするためにも，
「今年度のメンバーの研究成果を成績以上にし，メンバーの評価を挽回してやる!」
と自分なりに目標を立てて指導してきたつもりです．
しかし，私の目標は全く達成されていないことを，本日痛感し，私も少し落ち込んでいます．

どうか，明日からもっと気合いをいれて研究しませんか？
バイトだからといって，バイトの日は丸々研究室に来ないなんて止めませんか？
もっとMatlabを触ってプログラミングしませんか？

本日が，皆さんを開眼させるきっかけになってくれれば幸いです．
どうぞよろしくお願い致します．

2008年度

卒論生の皆様

鈴木です．

本日の総括として，
良かった点，改善点，今後の学会対策，レポート提出について
まとめておきます．

(良かった点)
■ 皆さん，スライドが分かり易くて非常に良かったです．
 (片桐先生は，異ジャンルにも関わらず，ほぼ内容を把握していたようでした)
■ 皆さん，練習をたくさんしたんだなーと思いました．その証拠に大きく発声できていた人が多かったです．
　(一般的に，声が小さい人は練習不足による自信のなさが原因です)
■ 上記の良かった点に，井上君も含んでいますよ．
 (個人的な意見ですが，Y研の中に入れたら上位にランクインすると思います)
■ (皆さんを褒めたいけれど...)特に，上野くんの発表は格別でした．

(改善点)
■ 確かに質疑応答は難しいですよね．これは慣れもありますので，場数を踏むほど上手くなります．
■ 金子君，野田君：内容は十分良かったですが，少し元気がなくてもったいない気がしましたねー
■ 瀬木君：台本を見ていませんでしたか...　いずれにせよ練習不足による自信の無さを感じました．

(学会対策)
■ 三井君，瀬木君：
欠損データを研究対象とする意義を，より明確にすべきですかね．
あと，どこが欠損したかは不明なので，データの補完はできないという状況でしたね．
(私がクエスチョンタイムで勘違いしたコメントをしてしまいました...)

■ 佐藤君，金子君：
今回のように，経済データの予測では1Step先の予測でなく，
もっと長期先の振舞いを予測べきだ，などの意見が学会でも出るかもしれません．
しかし我々は，経済データをあくまで(多変量)非線形システムの「1例として」扱っているので，
経済データに特化した予測については研究を改めて議論するつもりだと主張すれば良いと思います．

佐藤君については，全銘柄を使用する方法を「従来法」と呼ばない方が良いかもしれませんね．
単に，提案法に対する対立手法に過ぎないワケですから，「対立手法」と言いましょう．
(セリフ)
「GAの有用性を検証するために，従来法と提案法と比較します」-->
「GAの有用性を検証するために，対立手法としてGAを用いず，全銘柄を使用する方法と提案手法を比較します」
に変更しましょう．


★★★(以下の方々，レポート提出してください)★★★
★ 質問内容およびその回答を私にメールで送ってください．
★ 集計後，同室の先生方にメールで送ります．
★ 期限：3/12 (卒業式の10日前)

■野田君：
Q1.クラシフィケーション(分類問題)とクラスタリング(判別問題)の違いは？
Q2.野田君の研究は，上記Q1のどちらなのか？(もちろん理由も)
Q3.線形写像，LVQ1~3, SOM, MCEの各手法は上記Q1のどちらに該当し，野田君の研究ではどの手法を用いるのが適切なのか？

■ 三井君：
Q1.非線形時系列解析において，欠損データを研究対象とする意義について (具体的な質問内容はVTRを見て確認して下さい)

■ 瀬木君：
Q1.非線形時系列解析において，欠損データを研究対象とする意義について (三井君と同じ問題ですが，考えをまとめて報告して下さい)

■上野君：
Q1.なぜ，単純平均法ではブートストラップ法と融合させても効果がないのか？

■小田君：
特に無かったと思います．
(もしでたら，感想や反省など気づいたことを，送って頂くと良いかもしれません)

■佐藤君：
Q1.全銘柄を用いる予測法を，なぜ従来法と呼んだのか？
まず「従来法」と称したことが間違いであることを述べ，
あくまでも「対立手法」であることを説明すれば良いと思います．

■ 金子君：
山本先生とのやり取りは，単にかみ合っていなかっただけですから，レポートは不要とします．
(もしでたら，感想や反省など気づいたことを，送って頂くと良いかもしれません)
ただ，かみ合っていないなーと思ったら上手く質疑を切り抜ける技を考えてみて下さい．
今後，何度も体験すると思います．

■ 井上君：
Q1.カオスとは？
Q2.カオスをつなげてネットワーク化する理由とは？(何を分析したいのか)
Q3.凍結カオスとパターン選択は，何が違うのか？(見た目ではなく，現象として本質的に何が違うのか)
ヒント：複雑系, 創発現象について本を読むと良いかも．研究室に分かり易い本があります(図解雑学ってやつ)


いずれにせよ，今日のところは無事終わってHappyということで，飲んでくつろぎましょー！
皆さん，よい発表であったことは事実です．
改善点などは，さらなる飛躍のための欲張りコメントですので，そのように捉えて下さい．
よろしく．

メンバーの皆様
鈴木です．

先日の発表を聞いて，重要だと思ったことをメモしておきます．
質問されたことは，卒論発表会などで再度指摘される可能性があります，
以下，発表順です．

(小田)
・誤差逆伝搬法が正しい．
・学習結果（w_ijやw_jk）の解析も興味深い．特に，天井度との関係においてパターンが表れるか？

(金子)
・GAを使う意義をもっと強調する必要がある．
FNN法などの次元決定手法よりも結果が良いことを示すと良いかも．
さらに，近傍点kもGAで決めるようにすると良いかも．
組合せ数がn^3になるので問題として複雑になるので．

(佐藤)
・いろいろな計算結果を出したら，次に結果の分析や考察をしましょう．
・正答率の向上を示す他に，投資シミュレーションをやって実際に儲かることを示すと良い．
　つまり，最初の持ち金を決めて，実際にいくら儲けたかをシミュレーションする．

(上野)
・ブートストラップ法の意義を調べ，プレゼンや卒論で説明する必要がある[重要]．
　--> googleで調べると，いろいろ分かりやすい説明がでてきます．
・原木(PREの論文)と同じシチュエーション(図3~9)で，
　「類推法」vs「類推法＋ブートストラップ」vs「寺西法＋ブートストラップ」
　を比較する(とりあえずヤコビ行列法は保留でOKです)．
　ここで，シチュエーションとは，
 データの種類，データ長N，近傍点数r[%]，予測ステップ数s，埋込次元d，ノイズ量R_sn
 を原木(PREの論文)と同じに設定して同様の図を作成することを期待しています．
　ただし，近傍点数r[%]とは，埋込んだ全部の点のうちr[%]の近傍点を予測に用いたと解釈して結構です．
　さらに，予測精度は相関係数以外にも"正規化平均二乗誤差(式(6))"でも計り，ファイルとして保存しておいてください[重要]．
　保存しておかないと後で別の解析を行う時にまた一から計算し直しになってしまいます．
　式(7)の向上率Rでは，Ecが類推法，Epが他の提案法2種ということになります．
　その他分からないことがあれば，私に聞いてください．
　しかし，自分で論文や教科書を読む等，ある程度の努力をした後に聞いてください．

(瀬木＆三井)
・アプリケーションとして想像しやすいように，欠損データの具体例を示す必要がある．
・本日配布したプログラムを用いて，数値シミュレーションをどんどん進めてください．

(野田)
・光トポが直るまでに，小早川さんのデータに対してLVQ,SOMが動作するようプログラミングする．
　線形写像の方法は，小早川さんのプログラムがありますので(in DVD)，動作してみてください．
・光トポが直るまでに，脳活動の測定方法を考えておく．
　被験者，被験者に課すタスク，タスク＆レスト時間など．
　--> 被験者は卒研生全員つれて順に測定しまくってください．
　--> タスクに関しては，思考の場合は私が作った思考問題プログラムを使ってもらって結構ですし，
　　　感情の場合は被験者が上手く感情想起しやすいように，野田君が上手くタスクを考えてください．
　　　この問題は既に1年半以上も考えているのでそろそろアイデアが出ているかと思います．

(井上)
あまりの無礼の連続で，もう一緒に飲みたくないと思いました．
やっぱり脳がお花畑化した，苦労を知らぬ「お坊ちゃん」なんですね．

(上岡)
・確かにヘテロ構造は興味深いですが，まだ先のステップの研究ですね．
　今後の課題としておきましょう．
・しかし一様だとしても，ダイナミクスはテント写像などもやってみるべきかと思いました．