Over more than a decade, industrial controls have widely capitalized on the world of
information systems. HMI stations and engineering tools are widely using off the shelf
hardware and software while Ethernet and Internet have become a must. Moreover, control
systems are starting to integrate radio-communications (Wi-Fi, ZigBee, Bluetooth, etc.).
Systems cost has substantially decreased, wider functionality is available and integration with
production is tighter. But their protection against the external world has simultaneously
decreased making them more vulnerable vis à vis intrusions and other attacks
[NEWS #16] (re)découvrez l'essentiel de l'actu mobileBemobee Solutions
Au sommaire, cette semaine :
// La guerre du mobile entre Apple et Google gagne tous les terrains
// Android passe la barre des 50% de parts de marché en Europe de l'Ouest
// L'iPad rafle plus de 72% de parts de marché en Chine
// Tablettes : Samsung toujours à la poursuite d'Apple
// L'application mobile de Facebook va accueillir des publicitésAu sommaire, cette semaine :
// La guerre du mobile entre Apple et Google gagne tous les terrains
// Android passe la barre des 50% de parts de marché en Europe de l'Ouest
// L'iPad rafle plus de 72% de parts de marché en Chine
// Tablettes : Samsung toujours à la poursuite d'Apple
// L'application mobile de Facebook va accueillir des publicités
Over more than a decade, industrial controls have widely capitalized on the world of
information systems. HMI stations and engineering tools are widely using off the shelf
hardware and software while Ethernet and Internet have become a must. Moreover, control
systems are starting to integrate radio-communications (Wi-Fi, ZigBee, Bluetooth, etc.).
Systems cost has substantially decreased, wider functionality is available and integration with
production is tighter. But their protection against the external world has simultaneously
decreased making them more vulnerable vis à vis intrusions and other attacks
[NEWS #16] (re)découvrez l'essentiel de l'actu mobileBemobee Solutions
Au sommaire, cette semaine :
// La guerre du mobile entre Apple et Google gagne tous les terrains
// Android passe la barre des 50% de parts de marché en Europe de l'Ouest
// L'iPad rafle plus de 72% de parts de marché en Chine
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// L'application mobile de Facebook va accueillir des publicitésAu sommaire, cette semaine :
// La guerre du mobile entre Apple et Google gagne tous les terrains
// Android passe la barre des 50% de parts de marché en Europe de l'Ouest
// L'iPad rafle plus de 72% de parts de marché en Chine
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La ruptura de los ideales, como cuando un padre tiene otra familia, puede ocasionar desequilibrios emocionales en los adolescentes y generar baja autoestima, rebeldía, exclusión social, bajo rendimiento escolar y el uso de alcohol y drogas como salidas fáciles.
Las semillas de chía tienen numerosas propiedades nutricionales beneficiosas como fuente rica de fibra, proteínas, ácidos grasos omega-3, calcio y antioxidantes. Se consumían tradicionalmente por los aztecas, incas y mayas, y sus beneficios incluyen controlar el apetito, mantener la hidratación, proteger del estrés oxidativo, aportar energía, promover la pérdida de peso y aliviar dolores articulares. Se recomienda consumirlas mezcladas con agua u otros líquidos
PR PLUS Interessenten-Newsletter Juli 2010PR PLUS GmbH
Themen u.a.:
- Erste Absolventen des Master-Lehrgangs ‚PR und Integrierte Kommunikation‘.
- Masterlehrgang ‚Kommunikation und Management‘: Start im November
- Kurs 50 des PR-Fernstudiums gestartet
- Online-PR und Social Media im E-Learning Modul
- Umbau des Seminarzentrums
- PRVA Wissenschaftspreis an PR PLUS-Absolventen
La historia trata sobre una banda llamada las BADS cuyo líder, Marce, ha sido secuestrado. El capítulo uno detalla el secuestro de Marina. La historia continuará en los próximos capítulos.
Context-dependent Token-wise Variational Autoencoder for Topic ModelingTomonari Masada
This document proposes a new variational autoencoder (VAE) approach for topic modeling that addresses the issue of latent variable collapse. The proposed VAE models each word token separately using a context-dependent sampling approach. It minimizes a KL divergence term not considered in previous VAEs for topic modeling. An experiment on four large datasets found the proposed VAE improved over existing VAEs for about half the datasets in terms of perplexity or normalized pairwise mutual information.
This note explicates some details of the discussion
given in Appendix B of E. Jang, S. Gu, and B. Poole.
Categorical representation with Gumbel-softmax.
ICLR, 2017.
La ruptura de los ideales, como cuando un padre tiene otra familia, puede ocasionar desequilibrios emocionales en los adolescentes y generar baja autoestima, rebeldía, exclusión social, bajo rendimiento escolar y el uso de alcohol y drogas como salidas fáciles.
Las semillas de chía tienen numerosas propiedades nutricionales beneficiosas como fuente rica de fibra, proteínas, ácidos grasos omega-3, calcio y antioxidantes. Se consumían tradicionalmente por los aztecas, incas y mayas, y sus beneficios incluyen controlar el apetito, mantener la hidratación, proteger del estrés oxidativo, aportar energía, promover la pérdida de peso y aliviar dolores articulares. Se recomienda consumirlas mezcladas con agua u otros líquidos
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Themen u.a.:
- Erste Absolventen des Master-Lehrgangs ‚PR und Integrierte Kommunikation‘.
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- Kurs 50 des PR-Fernstudiums gestartet
- Online-PR und Social Media im E-Learning Modul
- Umbau des Seminarzentrums
- PRVA Wissenschaftspreis an PR PLUS-Absolventen
La historia trata sobre una banda llamada las BADS cuyo líder, Marce, ha sido secuestrado. El capítulo uno detalla el secuestro de Marina. La historia continuará en los próximos capítulos.
Context-dependent Token-wise Variational Autoencoder for Topic ModelingTomonari Masada
This document proposes a new variational autoencoder (VAE) approach for topic modeling that addresses the issue of latent variable collapse. The proposed VAE models each word token separately using a context-dependent sampling approach. It minimizes a KL divergence term not considered in previous VAEs for topic modeling. An experiment on four large datasets found the proposed VAE improved over existing VAEs for about half the datasets in terms of perplexity or normalized pairwise mutual information.
This note explicates some details of the discussion
given in Appendix B of E. Jang, S. Gu, and B. Poole.
Categorical representation with Gumbel-softmax.
ICLR, 2017.
Mini-batch Variational Inference for Time-Aware Topic ModelingTomonari Masada
This paper proposes a time-aware topic model that uses two vector embeddings: one for latent topics and one for document timestamps. By combining these embeddings, the model extracts time-dependent word probability distributions for each topic. The paper also proposes a mini-batch variational inference for the model that does not require knowing the total number of documents, allowing efficient processing of large datasets. Evaluation on a paper title dataset showed the model could improve perplexity by using timestamps and was comparable to collapsed Gibbs sampling while being more memory efficient.
A note on variational inference for the univariate GaussianTomonari Masada
1. The document summarizes variational inference for the univariate Gaussian model.
2. It derives an approximate posterior distribution q(μ, τ) that factorizes into q(μ) and q(τ).
3. q(μ) is Gaussian and q(τ) is Gamma, where their parameters are updated through an iterative procedure that maximizes a lower bound on the log evidence.
Document Modeling with Implicit Approximate Posterior DistributionsTomonari Masada
This document proposes a Bayesian probabilistic model for document modeling that uses an implicit approximate posterior distribution for variational inference. The model generates documents by drawing a noise vector from a standard normal distribution, passing it through a neural network to get parameters for a multinomial distribution, and drawing word counts. Unlike previous models, it uses an implicit distribution approximated by an adversarial training framework to flexibly model the posterior. Evaluation shows the model is comparable to LDA in terms of perplexity.
LDA-Based Scoring of Sequences Generated by RNN for Automatic Tanka CompositionTomonari Masada
This document proposes a method to score sequences generated by RNN for automatic poetry composition using LDA-based topic modeling. It trains an RNN like GRU or LSTM on a corpus of Japanese tanka poems represented as sequences of character bigrams. It then uses LDA to infer topics in the training corpus and assign words in generated sequences to topics. Sequences containing many words assigned to the same topic receive a higher score, promoting diversity in top-ranked sequences compared to scoring based solely on RNN output probabilities. An experiment on tanka generation found the proposed method selected more varied poems.
This document presents the equations and process for deriving the evidence lower bound (ELBO) for a zero-inflated negative binomial variational autoencoder (ZINB-VAE) model. It defines the probability distributions for the ZINB-VAE and breaks the log likelihood function into individual terms. It then uses a variational approximation to the intractable posterior distribution to obtain the ELBO that can be optimized. Monte Carlo sampling is used to approximate the expectation with respect to the variational distribution.
This document summarizes the derivation of an evidence lower bound (ELBO) for latent LSTM allocation, a model that uses an LSTM to determine topic assignments in a topic modeling framework. It expresses the ELBO as terms related to the variational posterior distributions over topics and topics proportions, the generative process of words given topics, and the LSTM's prediction of topic assignments. It also describes how to optimize the ELBO with respect to the variational and LSTM parameters through gradient ascent.
TopicRNN is a generative model for documents that:
1. Draws a topic vector from a standard normal distribution and uses it to generate words in a document.
2. Computes a lower bound on the log marginal likelihood of words and stop word indicators.
3. Approximates the expected values in the lower bound using samples from an inference network that models the approximate posterior distribution over topics.
Topic modeling with Poisson factorization (2)Tomonari Masada
A modified version of the manuscript Published on Feb 3, 2017.
1. Use a gamma prior for $r_k$.
2. Use the same shape parameter $s$ for all gamma distributions.
Topic modeling with Poisson factorization is introduced. The generative model assumes words in documents are generated from topics modeled with Poisson distributions. Variational Bayesian inference is used to approximate the posterior. Update equations are derived for the variational parameters ω, representing topic assignments, α, the Dirichlet prior, and γ, the gamma prior over topic distributions. ω is updated proportionally to functions of α and γ. α is updated based on sums of ω. γ is updated based on sums of ω and the prior shape parameter.
A Simple Stochastic Gradient Variational Bayes for the Correlated Topic ModelTomonari Masada
This document presents a new method for estimating the posterior distribution of the Correlated Topic Model (CTM) using Stochastic Gradient Variational Bayes (SGVB). The CTM is an extension of LDA that models correlations between topics. The proposed method approximates the true posterior of the CTM with a factorial variational distribution and uses SGVB to maximize the evidence lower bound. This allows incorporating randomness into posterior inference for the CTM without requiring explicit inversion of the covariance matrix. Perplexity results on several datasets were comparable to LDA. Future work could explore online learning for topic models using neural networks.
A Simple Stochastic Gradient Variational Bayes for Latent Dirichlet AllocationTomonari Masada
This document proposes applying stochastic gradient variational Bayes (SGVB) to latent Dirichlet allocation (LDA) topic modeling to obtain an efficient posterior estimation. SGVB introduces randomness into variational inference for LDA by estimating expectations with Monte Carlo integration and using reparameterization to sample from approximate posterior distributions. Evaluation on several text corpora shows perplexities comparable to existing LDA inference methods, with the potential for faster parallelization using techniques like GPU processing. Future work will explore applying SGVB to other probabilistic document models like correlated topic models.
A Simple Stochastic Gradient Variational Bayes for Latent Dirichlet AllocationTomonari Masada
This document proposes a new inference method for latent Dirichlet allocation (LDA) based on stochastic gradient variational Bayes (SGVB). The proposed method approximates the true posterior using a logistic normal distribution, rather than the Dirichlet distribution used in standard variational Bayes for LDA. Through experiments, the proposed method achieved better predictive performance than standard variational Bayes and collapsed Gibbs sampling on many datasets, demonstrating the effectiveness of SGVB for devising new variational inferences.
This document summarizes a hierarchical topic modeling approach for analyzing traffic speed data. The model treats each day's data as a mixture of different speed distributions. It extends latent Dirichlet allocation to model speeds as continuous gamma distributions rather than discrete words. The model further incorporates metadata on time of day and sensor location to make topic probabilities dependent on context. Model parameters are estimated using variational Bayesian inference, and the model achieves better performance than alternatives by capturing similarity between observations based on timing and location.
A derivation of the sampling formulas for An Entity-Topic Model for Entity Li...Tomonari Masada
A derivation of the sampling formulas for An Entity-Topic Model for
Entity Linking [Han+ EMNLP-CoNLL12]
and
A Context-Aware Topic Model for Statistical Machine Translation [Su+ ACL15]
A derivation of the sampling formulas for An Entity-Topic Model for Entity Li...
Word count in Husserliana Volumes 1 to 28
1. 131222 der
113478 und
113123 e
110940 die
98929 in
92840 n
65144 ist
53716 als
52722 das
47365 t
46403 s
45848 d
45286 r
43201 a
43011 von
42706 u
42601 i
38125 m
36442 nicht
36059 sich
35531 zu
34863 h
33117 des
32260 den
31120 eine
27920 auf
27621 ein
26960 es
26309 da
25888 g
25250 im
24487 wir
22498 sie
22117 für
22060 so
21706 o
21645 ich
21539 auch
21451 mit
20753 dem
20356 E
20026 l
19997 f
18211 A
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17632 aber
17422 wie
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17160 einer
17093 sind
16591 c
16523 B
14721 durch
14414 Die
13661 S
13363 kann
13362 an
12759 nur
12597 w
12560 nach
12504 selbst
12267 k
12205 er
11628 Ich
2. 11396 W
11314 aus
11053 sein
10824 V
10541 also
10199 D
9942 hat
9877 I
9771 haben
9646 Sinn
9160 Das
9007 dieser
8756 Welt
8686 werden
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8400 M
8238 G
8167 R
8044 p
7611 wenn
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7217 uns
7122 z
7113 en
7107 eines
6981 dann
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6945 Es
6941 zur
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6750 U
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6654 alle
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6197 H
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5926 doch
5862 Erfahrung
5742 bei
5732 überhaupt
5688 eben
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5293 nun
5283 Wahrnehmung
5239 schon
5177 Einheit
5165 man
5137 te
5064 mich
5000 ihr
4929 vor
4896 dass
3. 4855 immer
4854 F
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4808 Der
4711 dieses
4664 mir
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4646 wieder
4630 Weise
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4581 Wir
4445 is
4441 anderen
4361 P
4330 usw
4294 ihm
4260 Natur
4243 Wesen
4223 Bewußtsein
4185 vom
4175 L
4098 gestr
4051 seine
4033 Wissenschaft
4030 Und
4026 unter
4009 sei
3982 seiner
3982 keine
3896 Form
3884 jeder
3816 welche
3713 zwar
3686 Bleist
3677 etc
3672 sagen
3650 Gegenstand
3644 X
3605 habe
3582 zwischen
3507 jede
3506 gehört
3494 Leib
3475 Anm
3442 rein
3397 bzw
3392 andere
3384 solche
3373 ohne
3326 Z
3297 Sinne
3265 Erkenntnis
3233 mu
3179 gegeben
3157 ob
3112 Art
3106 Sein
3090 etwas
3074 ff
3068 Ding
3055 Sie
3043 le
3035 Logik
4. 3008 nichts
2987 Möglichkeit
2980 jedes
2966 wirklich
2963 ihnen
2946 ja
2930 alles
2889 aller
2875 ganz
2871 diesem
2842 Zeit
2836 Idee
2833 gibt
2829 wäre
2812 am
2802 ihren
2745 liegt
2740 damit
2677 blo
2654 Bl
2609 diesen
2605 darin
2605 allen
2600 reinen
2596 dabei
2561 Psychologie
2518 So
2513 denen
2495 Menschen
2493 Was
2489 Beziehung
2440 Hrsg
2438 Text
2431 Wie
2428 zunächst
2427 x
2425 Frage
2409 Akte
2387 Phänomenologie
2377 nämlich
2366 C
2366 Begriff
2364 war
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2348 Er
2346 neue
2340 mehr
2325 ihn
2324 Wahrheit
2322 etwa
2315 O
2308 seinen
2307 deren
2303 meiner
2266 meine
2248 jetzt
2246 Philosophie
2238 mein
2231 statt
2225 gilt
2223 Im
2215 j
2208 be
2206 müssen
5. 2202 ten
2174 Ein
2168 steht
2164 Phantasie
2164 Leben
2155 Diese
2150 konstituiert
2130 ic
2100 ihrem
2080 UND
2068 Erinnerung
2061 bin
2060 dasselbe
2047 Gegenstände
2038 erst
2031 Rb
2025 Evidenz
2019 reine
2017 Ms
2011 la
2007 Sphäre
1999 Wissenschaften
1990 zugleich
1987 Bedeutung
1986 möglichen
1980 neuen
1973 Vorstellung
1964 soll
1953 kein
1938 Beilage
1937 Dinge
1936 je
1931 ir
1926 Subjekt
1918 Subjektivität
1918 Begriffe
1870 z.B
1861 jedem
1841 sehr
1831 Objekt
1829 natürlich
1824 wohl
1821 möglich
1818 all
1813 solchen
1806 ebenso
1805 wo
1798 Be
1795 Charakter
1791 dort
1789 Urteil
1781 Erscheinung
1762 zwei
1757 ab
1747 anderes
1713 notwendig
1709 y
1701 Satz
1691 lich
1690 kommt
1681 Einstellung
1680 ver
1680 gegenüber
1677 könnte
6. 1672 II
1659 seinem
1654 ganze
1644 Erscheinungen
1640 Husserl
1639 gehören
1628 finden
1621 Also
1616 geht
1610 gar
1604 Jetzt
1604 Anschauung
1600 gen
1597 transzendentalen
1590 dies
1584 Inhalt
1575 logischen
1573 solcher
1567 Man
1562 Erlebnisse
1558 Ist
1552 hinsichtlich
1549 Bewußtseins
1548 Methode
1541 weiter
1535 Seite
1530 eigenen
1526 Reflexion
1525 as
1523 sehen
1518 machen
1518 allgemeinen
1511 dazu
1503 Rede
1500 verschiedenen
1500 oben
1484 bestimmt
1480 Zusammenhang
1479 re
1475 meinen
1474 Blaust
1471 während
1471 Da
1462 Raum
1457 kommen
1454 Reduktion
1451 darauf
1445 Erlebnis
1444 klar
1442 DER
1441 Konstitution
1440 lassen
1440 ersten
1431 dadurch
1430 sofern
1419 dessen
1419 Zu
1417 Eine
1411 Theorie
1406 (siehe
1403 erfahren
1397 Auffassung
1392 Tinte
1390 Fall
7. 1385 Körper
1382 Grund
1379 bleibt
1377 (S
1374 Titel
1369 Geltung
1358 Hier
1354 Möglichkeiten
1347 Wenn
1346 Gegebenheit
1341 Anderen
1339 Nr
1338 Teil
1337 würde
1332 allem
1331 Vernunft
1329 Stufe
1323 gleich
1322 Wirklichkeit
1318 un
1313 derselben
1312 denn
1312 Gegenwart
1305 Akt
1303 gegen
1303 geben
1302 Mensch
1299 Formen
1294 tu
1293 Bild
1288 Zahlen
1287 Zahl
1284 Unterschied
1278 Umwelt
1272 ig
1264 Urteile
1264 Denken
1263 em
1257 bewußt
1252 objektiven
1245 phänomenologischen
1239 stehen
1232 ganzen
1230 macht
1228 Sätze
1223 Auch
1219 voraus
1219 möglicher
1219 DIE
1218 de
1218 Ausdruck
1216 offenbar
1209 System
1203 hin
1201 will
1200 objektive
1199 bloße
1191 absolut
1186 freilich
1186 Vgl
1185 meinem
1184 heißt
1183 dieselbe
1176 transzendentale
8. 1173 Gesetze
1172 Urteilen
1171 phänomenologische
1166 Ge
1165 sprechen
1165 nen
1164 mögliche
1163 sagt
1158 anders
1155 IN
1154 unserer
1153 beiden
1153 Ver
1151 erste
1145 erscheint
1145 Zeichen
1144 Einheiten
1143 gewisse
1142 besteht
1142 au
1141 eigentlich
1135 solches
1130 ego
1129 Problem
1127 mag
1126 einzelnen
1121 Mannigfaltigkeit
1112 weil
1109 meines
1109 gem
1109 Gegen
1103 völlig
1103 Wahrnehmungen
1096 TEXTE
1093 Thema
1092 Seins
1087 obschon
1086 Ideen
1085 schen
1077 handelt
1074 bezogen
1070 innerhalb
1070 Vorstellungen
1068 nehmen
1065 natürlichen
1065 Lebens
1061 ursprünglich
1061 tiv
1060 Bewusstsein
1058 ta
1054 besagt
1054 Seele
1051 Wahr
1049 verstehen
1047 tio
1046 unsere
1045 Reihe
1045 Husserls
1044 setzt
1042 bringen
1040 Rande
1039 eins
1039 Denn
1039 Akten
9. 1038 bald
1036 Auf
1033 allgemeine
1031 keit
1030 (und
1017 seiend
1017 einmal
1012 ru
1008 her
1001 Folge
994 Tat
992 anderer
989 ch
988 Identität
987 läßt
987 andererseits
986 vielmehr
985 formalen
983 überall
980 lichen
974 Hinsicht
972 Ebenso
971 besonderen
966 Einfühlung
962 gerade
960 wirklichen
958 Sache
955 führt
955 Probleme
954 tr
954 gewissen
951 wurde
950 gesetzt
949 gelten
946 sowie
946 letzten
942 wirkliche
936 wobei
932 Subjekte
931 genau
930 Interesse
928 Nun
924 formale
923 Erfahrungen
920 tritt
920 lt
918 ERGÄNZENDE
916 Mit
916 Erfüllung
914 Kritik
912 nennen
912 Objekte
911 Aus
910 wollen
908 verschiedene
907 lic
907 gewisser
905 sozusagen
905 DES
903 entspricht
900 nie
899 bestimmten
899 Jede
899 J
10. 897 Doch
896 inneren
895 ls
895 Feld
894 Dinges
893 vollziehen
892 intentionalen
892 gegebenen
890 NR
888 jeden
888 ergibt
886 identisch
885 somit
885 rt
885 entsprechenden
880 realen
878 sonst
877 heit
874 gewinnen
873 subjektiven
873 nd
871 Alle
870 Sinnes
870 Erg
869 scheint
865 Modifikation
865 Intention
864 lo
862 Analyse
861 absoluten
859 schlechthin
859 logische
858 universale
858 liegen
855 wahr
855 d.h
855 bilden
855 Von
853 Hand
852 trägt
851 unterscheiden
851 absolute
848 Stelle
846 ins
845 Gebiet
843 Bewegung
836 immanenten
835 sehe
833 voll
833 dgl
833 davon
833 Theorien
830 allein
830 An
829 Dauer
827 wesentlich
827 th
827 muss
827 Modus
825 vermöge
824 Setzung
824 Funktion
823 physischen
823 Inhalte