羽藤）
距離を設定して最適化しているという概念はわかったか
かどさかがWGANだとして，自分が５０大塚在住とした時に，池袋８０の人との距離は？池袋と大塚は関連性があるから距離をどう捉えるか，

小川）
埋め込んでる，埋め込んだ空間での距離でフィルタをかけてサンプリングしようとしているという理解で多分あっている？
WGANは分布の間の教師データと
距離に相当するものを学習するので，
識別器は
WGANについてはモデルの学習の中で実データと生成するデータとの間の距離は最小化するように学習しているので得sが，サンプリングデータを一定程度
埋め込み空間での距離という概念を外から付け足すことによって操作できるようにしているということだと理解しています
使っている距離の性質が違ってWGA Nはクラスタ距離という概念を使っていて，VAEは距離の代ベージェンストいうケールだいばーげジェンストクラス？の距離としての滑らかさ，距離空間の中でデータの間の中の収束のしやすさというか，近いデータをどれほど近いデータとして示すかというのが違って，それがアスタ距離の方が滑らかで小さいサンプリングの時はそちらの方が性質がいいとされる
VAEだと平均的にウォーマっとt的なのしか学習されないのに
埋め込み次元におけるキューダーのしやすさと学習時に使っている距離の概念によるキューダーの仕方のパフォーマンスの仕方に違いがあるというのは直感的には明らかじゃないけどここでは経験的に示されていたというのが面白かった
羽藤）
WGANの方が滑らかになっているから多様な分布を再現できそう
VAEの方がケール？なので他方性があるものだとうまく行くが多様性がないとうまくいかなさそうなのに推定結果は逆，
WGANの方がアサスタインでうまくいきそうなのにうまくいかないのは何でだろう
小川）
生成モデルの方である程度距離が効いてしまうから逆にうまくいかないのかも

かどさか）
今の小川さんの距離の考え方の話を聞くと確かに直感と反すると思った

増田）
ウェイトのガンマを決めるところも面白いと思った

かどさか）
左の図はガンマを大きくしていってプレシジョンBについてはだんだん大きくなるのにγBDとかが小さくなっている
多様性が下がると
γA D 慎重に検討する必要がある

増田）
実際に合成人工を作る時にはガンマを決めるにはどうすればいいか
サンプルデータの中ではわからないのではないか
これがどれくらい多様かどうかわからないのでは

羽藤）
サンプリングの中で10%をとって

増田）
多様性のあるデータを追求するというところが行動モデル

羽藤）
１ヶ月とか1年とか長いデータだから多様性がある
日々揺らぎがアクティビティパターンになって，
千とか二千とか下駄をとっても千の多様性はない
そういうのの多様性をどう表現するか，というのが次の課題
西尾さんや重村の研究に使える

古橋）
いろんな研究に応用できる
僕の研究は実験が大変なのでデータ数が増えたら嬉しい

羽藤）
多様性というのが肝
アベレージだったら従来モデル，
そこに乗らない評価軸を作ってモデルの良し悪しを評価し始めたという点が面白い．

佐野）
ダイバーシティが多様性が確保されたデータを作れるのは応用性がありそう．

羽藤）
年齢とか夫婦とか世帯の家族数が多様性の箱になっているけれど，
離散連続MDCモデルだったら，ホームワークホーム見た目上のパターンは単純だけど多様な働き方ができているかというのは
連続量を含んだ話なので離散量しか扱えないものと離散量

内谷）
大事な研究．少ないデータサンプルで大きいデータに広げられるという話だと思うが，実際の研究で役に立ちそう．僕が当たっている論文はCNNとかで今週とかは違う機械学習を教えられるのは面白い．

Laureen)
This kind of consideration is important.

羽藤）
What is the sampling rate in Paris?
Recently world transportation surbvey budget is becoming higher.

渡辺）
アクティビティモデルを作る時のデータの作り方の話をしているが，結果自体を生成してしまうのはどうか
どういうアクティビティに拾い上げられると思うか

トラベルサーベイに消極的な人に傾向があるかもしれないがそういう人を拾い上げられると思う

羽藤）
同時分布を生成しているだけだが，ここに書いているように地理的分布が変わってしまうからそっちの方の再現性を高める方法を考えていかないと．
やっぱりそういうやり方の方がいいんじゃないかということになりかねない
この方法でそのままアクティビティモデルに
系統的にというのをどういうふうに埋め込むか
AIRLをパラメータ学習に使うというような方に分があるかもしれない