ここ１、２年ほどの環境変化で英語から遠ざかってしまったので、今年はリハビリしようかな。ということで久々に英語論文を物色していたら、便利なサイトを発見。

Best Paper Awards in Computer Science (since 1996)

http://jeffhuang.com/best_paper_awards.html

ICML, ACL, KDD 等の主要な国際会議の歴代Best Paperまとめサイトっぽい。

★ICML 2013 Best Paper(2本)

Vanishing Component Analysis
http://machinelearning.wustl.edu/mlpapers/paper_files/ICML2013_livni13.pdf

Fast Semidi erential-based Submodular Function Optimization
http://melodi.ee.washington.edu/~rkiyer/Papers/ICML2013_918.pdf


★ACL 2013 Best Paper(1本)

Grounded Language Learning from Video Described with Sentences
http://haonanyu.com/wp-content/uploads/2013/05/yu13.pdf


★KDD 2013 Best Paper(1本)

Simple and Deterministic Matrix Sketching
http://arxiv.org/pdf/1206.0594v6.pdf


とりあえず、今月は上記4本を読んで感想を、このブログに公開することを目標にしようかな。まずは、タイトルが釣り気味な ICML の Vanishing Component Analysis から。

著者の発表ビデオ(17min)
http://techtalks.tv/talks/vanishing-component-analysis/58272/

Koji Matsudaさん（https://twitter.com/conditional）の勉強会資料
http://www.slideshare.net/koji_matsuda/vanishing-component-analysis

Koji Matsudaさん（https://twitter.com/conditional）のBlog記事
http://conditional.github.io/blog/2013/07/10/vanishing-component-analysis/

Best Paper だけあって既に資料が充実しているので、楽できるけど自分の英語勉強の効果は下がるのかな？いやいや専門知識が身に付くだけでもやる意味あるでしょ（と自分を納得させる）。

んで、上記によると、この VCA(Vanishing Component Analysis)を 絶賛大流行中の Deep Learning に組み込んだ研究結果の Paper も公開されているじゃないですか。

A Provably Efficient Algorithm for Training Deep Networks
http://arxiv.org/pdf/1304.7045v1.pdf

著者の発表ビデオ(33min)
http://www.youtube.com/watch?v=NTovllUo6bA
VCA の Deep Learning 組み込み説明はビデオの 29分頃に登場。

うーん、久々にアカデミックな英語に接して、知恵熱でてきたぞ。