From:山極綾子
最近、論文を読むことを習慣づけようと思い、
一日に一回は「論文が掲載されているサイトを見に行く」ことを自分に課しています。
サイトを見に行くだけじゃ意味がない！とは思うのですが、これが不思議とそうではないようで。
サイトを見に行ったら、基本的にはそのままいくつか論文を読み、
時には10個以上新しい論文を見に行くことがあります。
もちろん内容をすべてきちんと読んでいるわけではなく、大枠を把握しているだけなのですが、
それでもすでに4週間ほど続けているので、
少なくとも28本以上の論文を新たに知ることができた計算になります。
ちりも積もれば丘になってきました。
今日も今日とて、新しい論文を探すサイトを見に行くことにしました。
ちなみに見ていたのは「Browse State-of-the-Art」というサイト。
https://paperswithcode.com/sota
各問題に対して、今一番精度が良いモデルを紹介してくれているサイトです。
普段は言語処理やら画像の分類などを見ているのですが、
たまにはいつもと違う分野を見てみようかとふと思い立ち、ページをスクロールしていました。
「Medical」
うん、面白そう。
「SSVAE with multiple SMILES」
とあるデータセットに対して一番いいモデルらしいです。
SMILES？何だろう。
興味を惹かれて、論文のボタンをクリック。
いつものように論文の概要をコピーしてDeepLに翻訳してもらって。
さてさて…。
果たして、まったく何もわかりませんでした。
SMILE文字列って何…？
分子特性とは何ぞ。
その他の出てくる単語は機械学習でよく見かける者たちだったのですが、
なんだか違う世界に迷い込んだようです。
これまで、異なる分野から得られた着想をもとにした素晴らしい研究が多く発表されてきました。
人間の脳を模倣した深層学習はもとより、画像を認識する畳み込みニューラルネットワークも
確か生物の視覚から着想を得ていたはずです。
まったくわからない分野へも果敢にチャレンジして、
その知見をもらうことが必要なのは、仕事でも勉強でも研究でも変わらないのだなと感じました。
山極綾子
P.S.
皆さまお盆はいかがお過ごしでしたでしょうか。
まだまだ暑い日が続く気配がしますが、お体ご自愛下さいませ。
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