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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| MI | 2024-03-03 09:17 |
沖縄 | 沖縄県青年会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［ショートペーパー］マルチインスタンス学習における注目インスタンスに対する選択的推論 ○橋本典明（理研）・三輪大貴（名工大）・住田康生（名大）・花田博幸（理研）・三好寛明（久留米大）・佐久間 淳（東工大/理研）・本谷秀堅（名工大）・大島孝一（久留米大）・竹内一郎（名大/理研）  MI2023-31 |
マルチインスタンス学習 (multiple instance learning, MIL) はインスタンスの集合であるバ... [more] | MI2023-31 pp.3-6 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2023-03-03 16:25 |
北海道 | はこだて未来大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
訓練データの低次元変更に対するモデルパラメータ変動上界の高速な同定 ○花田博幸・橋本典明（理研）・田地宏一・竹内一郎（名大） PRMU2022-123 IBISML2022-130 |
機械学習においては, leave-one-out cross-validationや逐次特徴選択など, データが低次元だ... [more] | PRMU2022-123 IBISML2022-130 pp.347-354 |
| IBISML | 2022-09-15 15:05 |
神奈川 | 慶應義塾大学 矢上キャンパス （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
複数の参照解を利用したSafe Pattern Pruningにおける正則化パス計算の効率化 ○吉田拓未（名工大）・花田博幸（理研）・中川和也・鈴村真矢・Onur Boyar・岩田和樹（名工大）・志村 駿・田中優次（名大）・烏山昌幸（名工大）・田地宏一（名大）・津田宏治（東大/理研）・竹内一郎（名大/理研） IBISML2022-38 |
高次元の特徴量を$L_1$正則化学習によって効率的にモデル化するための手法として Safe Screening や Sa... [more] | IBISML2022-38 pp.39-46 |
| MI | 2022-07-08 14:00 |
北海道 | 小樽商工会議所・小樽経済センターホール（４階） （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
悪性リンパ腫病理画像における細胞種特有の腫瘍度推定 ○増田大輝（名工大）・橋本典明（理研）・高木優介（名工大）・花田博幸（理研）・三好寛明・佐藤健作・大島孝一（久留米大）・本谷秀堅（名工大）・竹内一郎（名大/理研） MI2022-32 |
血液のがんの一種である悪性リンパ腫の病理診断フローにおいては, がん化している細胞の種類の特定が重要である. 本研究では... [more] | MI2022-32 pp.1-6 |
| IBISML | 2018-03-06 10:00 |
福岡 | 九州大学 西新プラザ | セーフパターンプルーニングによるルールベースモデルの学習 加藤宏樹・○花田博幸（名工大）・竹内一郎（名工大/理研/物質・材料研究機構） IBISML2017-98 |
「年齢が20歳以上29歳以下, かつ体重が70kg以上80kg以下」というような「ルール」を説明変数として予測に用いるモ... [more] | IBISML2017-98 pp.55-62 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | 区間データに対する経験損失最小化とそのプライバシー保護への応用 ○花田博幸・高田敏行・柴垣篤志（名工大）・佐久間 淳（筑波大）・竹内一郎（名工大） IBISML2016-89 |
本研究では機械学習において，訓練データの値が区間として与えられる場合を考え，それによる学習結果が取りうる範囲を求めること... [more] | IBISML2016-89 pp.305-312 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2016-09-06 10:45 |
富山 | 富山大学 | 経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案 ○花田博幸・柴垣篤志（名工大）・佐久間 淳（筑波大）・竹内一郎（名工大） PRMU2016-80 IBISML2016-35 |
各事例が$d$次元ベクトルからなる$n$事例の訓練データを用いて，正則化経験損失最小化により学習を行うことを考える．この... [more] | PRMU2016-80 IBISML2016-35 pp.203-210 |
| IBISML | 2015-11-27 14:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］準同型暗号を用いた経験損失最小化のための秘密精度保証 ○高田敏行・花田博幸（名工大）・佐久間 淳（筑波大）・竹内一郎（名工大） IBISML2015-86 |
機械学習において，プライバシを考慮すべき事例は増加してきている．本研究では訓練データが複数のパーティに分散されていて，各... [more] | IBISML2015-86 pp.249-256 |
| PRMU, DE (共催) |
2008-06-19 14:00 |
北海道 | 小樽市民会館 | 編集距離による最類似文字列の探索高速化に関する研究 ○花田博幸・工藤峰一（北大） DE2008-8 PRMU2008-26 |
文字列の集合$T$（索引の作成を許す）の中から，クエリ文字列$q$との 編集距離が最小となる要素を求める問題を考える．... [more] |
DE2008-8 PRMU2008-26 pp.41-46 |
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