Online/Interactive

#NeuralNetwork#MachineLearning#Pocket
Issue Date: 2018-01-01 Online Deep Learning: Learning Deep Neural Networks on the Fly, Doyen Sahoo+, N_A, arXiv17 Summary本研究では、オンライン設定でリアルタイムにディープニューラルネットワーク（DNN）を学習するための新しいフレームワークを提案します。従来のバックプロパゲーションはオンライン学習には適していないため、新しいHedge Backpropagation（HBP）手法を提案します。この手法は、静的およびコンセプトドリフトシナリオを含む大規模なデータセットで効果的であることを検証します。 #Tutorial#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Online Learning to Rank for Information Retrieval, Grotov+, SIGIR16 #InformationRetrieval#LearningToRank#Pocket
Issue Date: 2018-01-01 Contextual Dueling Bandits, Dudik+, JMLR15

#InformationRetrieval#LearningToRank#Interleaved
Issue Date: 2018-01-01 Reusing Historical Interaction Data for Faster Online Learning to Rank for IR, Hofmann+, WSDM13 Comment#197 DBGDを拡張した手法を提案している。 アルゴリズムが細かく書いてあるので、追っていくとDBGD等について理解が深まると思われる。 Interleavemethodについても。 ... #InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Interactively Optimizing Information Retrieval Systems as a Dueling Bandits Problem, Yue+, ICML09 Commentonline learning to rankに関する論文でよくreferされる論文 提案手法は、Dueling Bandit Gradient Descent(DBGD)と呼ばれる. onlineでlearning to rankを行える手法で、現在の重みwとwをランダムな方向に動かし ... #InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Fast Learning of Document Ranking Functions with the Committee Perceptrion, Elsas+, WSDM08 #Article#Tools#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Lerot: Online Learning to rank Framework #Article#Survey#InformationRetrieval#LearningToRank
Issue Date: 2018-01-01 Fast and Reliable Online Learning to Rank for Information Retrieeval, Katja Hofmann, Doctoral Thesis, 2013