Preferred Networks さんにインターンシップに行きました
Preferred Networks さんにインターンシップに行きました。
何をしたかは下記へどうぞ。
簡単に言うと、グラフの計算が難しい統計量である「木幅」を、グラフニューラルネットワークで予測してみようというタスクに取り組みました。
自分がﾃﾞｨｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞﾅﾆﾓﾜｶﾗﾅｲ……のと、夏休み中という短い期間だったので、大した成果はないです……（つらい）
ということでリサーチブログでは書かなかった諸々を書き連ねます。
選考について
- 今思い返しても受かった理由が、「メンターさんの興味とかぶった」以外にわからない……（本当に拾っていただきありがとうございます……）
- 面接でも上手く喋れず、コーディング課題もそこまでできたというわけじゃないですが、インターンでやりたいことは結構明確に書いた記憶があります。
- なので、来年以降受ける皆さんは、テーマはメンターと相談して決める……というより、自分からメンターを引き寄せる（！？）つもりで行くといいと思います
労働環境とか待遇とか
- 大手町は昼飯が高いです。「食堂のかけそば（230 yen）」みたいなのは存在しないと思ってください…… 僕自身3000円弱のランチを一度食べてしまいました（極厚ローストビーフでした……美味しかった）
- 英語ができないとちょっとつらい思いをします（僕はしました）なので、受かってからで良いので英語になれておくといいと思います。
- あと計算資源が潤沢でした……羨ましい……
今回の研究について
- 自分としては、Chainer を使って疎行列演算を用いたグラフ畳み込みを実装できたのは良かったです。Chainer-Chemistry の実装は密行列形式で隣接行列を持っているため、実グラフデータに対して不適だよなぁと思っていました。
- ただ、Max 演算でクソデカ行列くんを生成してしまうので、そこはつらいなぁ…… （Scatter 演算の実装はよ）
- 後、手法1として提案した、「分類モデルによる誘導部分構造における部分問題に対する解の分類結果を用いた枝刈り」は汎用性が高いと思っています。
ということで、2ヶ月弱ほどありがとうございました！
