本年度の研究まとめについては次の２つの投稿を参照してください（追記）
研究室の学生やチームのメンバーのおかげで，グラフ埋め込みや類似度学習に関する表現学習の手法や理論の論文がいくつか出てきました．
- Representation Learning with Weighted Inner Product for Universal Approximation of General Similarities (arXiv 2019) (IJCAI 2019) [ニューラルネットワークと重み付き内積による一般類似度関数の万能近似性]
- Robust Graph Embedding with Noisy Link Weights (arXiv) (AISTATS 2019) [リンクにノイズがあるときのロバストなグラフ埋め込み]
- Graph Embedding with Shifted Inner Product Similarity and Its Improved Approximation Capability (arXiv) (AISTATS 2019) [ニューラルネットワークの関係データ解析で用いる類似度の拡張とその近似定理および近似レート評価]
- A probabilistic framework for multi-view feature learning with many-to-many associations via neural networks (arXiv) (ICML 2018) [ニューラルネットワークによるマルチビュー関連データ解析]
グラフ埋め込みの表現学習に関連した応用として，単語埋め込みや画像の埋め込みの論文も出ています．
- 擬ユークリッド空間への単語埋め込み (言語処理学会第25回年次大会 NLP2019) KIM, GEE WOOK（修士１年）が若手奨励賞＆最優秀ポスター賞受賞 （3/27追記）
- Segmentation-free compositional n-gram embedding (arXiv 2019) (NAACL-HLT 2019 accepted papers) [単語分割しない合成的文字n-gram埋め込み]
- Word-like character n-gram embedding (W-NUT 2018) [単語らしい文字n-gramの埋め込み]
- 単語らしい文字n-gramの埋め込みによる単語の分散表現 (言語処理学会 第24回年次大会 2018)
- Segmentation-Free Word Embedding for Unsegmented Languages (EMNLP 2017) [単語分割しない単語埋め込み]
- Spectral Graph-Based Method of Multimodal Word Embedding (TextGraphs-11, 2017) [画像を補助情報とした単語埋め込み]
- 単語分割を経由しない単語埋め込み (言語処理学会 第23回年次大会 2017)
- Image and tag retrieval by leveraging image-group links with multi-domain graph embedding (ICIP 2016) [Flickrの画像，タグ，グループ検索]
- Cross-Lingual Word Representations via Spectral Graph Embeddings (ACL 2016) (CL-Eigenwords Website) [多言語コーパスの単語分散表現]
- マッチング相関分析を用いた画像-マルチタグ間の相互検索, 電子情報通信学会 和文論文誌D 2016「画像の認識・理解」特集 [Flickrの画像，タグ検索]
統計学の理論や応用の論文もあります．
- An information criterion for auxiliary variable selection in incomplete data analysis (Entropy 2019) [不完全データにおける補助変数選択のための情報量規準]
- Selective Inference for Testing Trees and Edges in Phylogenetics (arXiv 2019) [系統樹推定における選択的仮説検定]
- Transitivity vs Preferential Attachment: Determining the Driving Force Behind the Evolution of Scientific Co-Authorship Networks (ICCS 2018) [共著ネットワークなどの複雑ネットワーク成長メカニズムにおける優先的選択性と推移性について]
- Selective inference for the problem of regions via multiscale bootstrap (arXiv 2018) [マルチスケールブートストラップによる選択的仮説検定]
- PAFit: an R Package for Estimating Preferential Attachment and Node Fitness in Temporal Complex Networks (arXiv 2017) [ネットワーク成長モデルの優先的選択関数と適応度を同時推定するソフトウエア]
- An information criterion for model selection with missing data via complete-data divergence (Annals of the Institute of Statistical Mathematics 2018) [欠測データの情報量規準]
- Joint estimation of preferential attachment and node fitness in growing complex networks (Scientific Reports 2016) [ネットワーク成長モデルの優先的選択関数と適応度を同時推定]
- Cross-validation of matching correlation analysis by resampling matching weights (Neural Networks 2016) (arXiv) [CDMCAの概要とそのリサンプリング理論]
