2018年4月25日の編集

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**司会）山本・書記）小野田　 [#d791672c]
***開始）13:45・終了）16：20 [#cec322da]
***欠席）なし・遅刻）なし [#tbb4a86c]

***議事録 [#gd85c519]

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麻生さんの発表

-（小野田）なぜLDAを選んだか
--教師ありの場合は性能は高いので次元削減で使った。
-（横井）SVMとRFの手法比較で２セット目だけSVMが高い理由
--信用性のない結果なので、参考にはならない
-（杉山）測定部位を８ちゃんねるに設定した理由
--16チャンネル測定できるが、16だとうまくいかないため半分にした
-（山本）ノイズ除去の具体的な手法はあるか？
--ICAをつかってノイズ除去の場合もある、別の脳波計ならノイズ除去できると思われる
-（太田）テスト回数が15*3でなく45*3セットではないのか？
--ランダムフォレストを用いているから、何回か分けて精度検証する必要あるため45を15個ずつに分けて使っている
-（奥原）15のテスト回数と90の学習回数のつながりがわかりづらい [#h79beb5e]
-7ページのマド関数の説明が唐突すぎる
--説明のために載せた
-8pの一秒間のデータってどこの一秒？
--書いてある
-8pのθとβの遷移がわからない
--パワースペクトルの合計があって、それを割っている
---数式で説明したほうがいい
-9pのPCAのLDAの違いが不透明
--PCAはデータだけ見てそのデータの分散が最大となるように回帰：教師なし
--LDAは教師あり
-11pの次元数がもとは何次元なのか
--99次元、スレイドに書いてある
-LDAが２次元の理由、
--寄与率落ちないので採用している
--PCAは相関の高い成分を消すために使っている
-11pの図に補足追加せよ、グラフの尺度がグラフで異なる
-ICAを導入しないのはなぜか？
--時間的余裕がなかった
-PCAの直交化により、相関の低いようにあらたに組み直しているから、うまく行ったのでは？

杉山さんの発表

-（小野田）交叉がよくわからん
--遺伝子情報を組み換えすることで遺伝子の交叉を再現
-（麻生）16p、コンフリクトとは？
--作業がぶつかってしまった状態
-（横井）18pの図が参照されていないの意味が理解できない
--表現型から遺伝子系に変換する際につながりがあるかないかが参照か非参照かが重要になる
-（山本）GAと他の既存手法との違いは
--GAは個体だけでなく個体の集合の全体ともみれる点がよい
-（太田）10pの矛盾という言葉はこの場合適切ではない
-23pの厳密解によるGAの最適解導出は７割位？
--そのくらいか、もしくは高い？
-（奥原）p1,p2とはなにか？
-25pの近傍モデルが並列に実行できないとは何か？
--適合度が単純に高いものばかり選ばれてしまうから、できが良くない個体でもある程度のこしておおくから
-アルゴリズム全体を並列計算机上に入れやすい？理由は未検証？

横井さんの発表

-（小野田）埋め込み定理とは？
--うまく説明できない
--（奥原）埋め込みとは低次元のものを高次元に再構築して
--解析しやすくする
-（麻生）通貨数Nの単位が少ない気がする
--円をベースにトレードをしているのでNはトレード通貨数
-（杉山）16pのレバレッジχとは？
--元資産からそのχ倍かの融資を受けて取引すること
-（山本）組み合わせ比率とは？
--全体に対しての通貨の量みたいのもの
-（太田）Matlabの中でデータ収集ができるものはないのか？
--調べてない
-MTのバージョン間開発での差異は大きい
-（奥原）d以外のこの研究の決定変数とは？
-何をいつMatlabで決定してMT5に渡しているのか？
--dだけ？
-WY=WXFはなぜ両辺にWをかけてる？
--非線形のときは両辺にWにがかかる？
--それについて調べる
-システム1,2をpythonでつくる（先行研究のアルゴリズムをそのまま再現）
-レバ20倍かけると従来は１００％損する

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