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情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML) (検索条件: 2017年度)
「from:2017-11-08 to:2017-11-08」による検索結果
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］2つの疎な行列からなる行列分解問題の変分ベイズ法による解析法の検討 ○玉井智貴・竹田晃人（茨城大）  IBISML2017-75 |
[more] | IBISML2017-75 pp.297-300 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | Generative Adversarial Networksを用いた確率的識別モデルから訓練データ生成分布の推定 ○草野光亮・佐久間 淳（筑波大） IBISML2017-76 |
機械学習を利用したサービスにおいて，オフライン環境で予測を行う場合など，モデルを第三者に公開しなければならない場合が存在... [more] | IBISML2017-76 pp.301-308 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | Tree-reweighted近似によるIsing逆問題の解 ○佐野 崇（産総研） IBISML2017-77 |
我々はランダムな相互作用を持つ Ising スピンモデルに tree-reweighted(TRW) 近似を適用し... [more] | IBISML2017-77 pp.309-313 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | EMDを用いたタイヤセンシングのための特徴抽出法 ○石井啓太・後藤嵩人（ブリヂストン）・松井知子（統計数理研）・ギャレス ピーターズ（HW）・ノーディーン アザウイ（UCA） IBISML2017-78 |
本論文は、タイヤに装着したセンサーによって測定した加速度波形から 路面状態（乾燥、湿潤）の分類を行うための新しい特徴抽... [more] |
IBISML2017-78 pp.315-320 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］敵対的生成モデルを用いた近傍法に基づく異常検知 ○但馬慶行（日立） IBISML2017-79 |
昨今，設備や機器の様々なデータが収集できるようになってきた．これに伴い，データを用いた異常検知へのニーズが高まっている．... [more] | IBISML2017-79 pp.321-324 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］スペクトル分解におけるλ-スキャン法の提案 ○本武陽一（東大）・五十嵐康彦（物質・材料研究機構）・竹中 光（東大）・永田賢二（産総研）・岡田真人（東大） IBISML2017-80 |
スペクトルデータを単峰性の基底関数の和としてフィッティングし， ピークの位置や強度といったパラメータを推定するスペクト... [more] |
IBISML2017-80 pp.325-332 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ガウス過程とベイズ最適化を用いた近似的ハイパーパラメータ分布推定 ○片上 舜・坂本浩隆・岡田真人（東大） IBISML2017-81 |
ベイズ推定の計算コストを低減するため，ガウス過程およびベイズ最適化の手法を用いて，少数の分布サンプリングから近似的にベイ... [more] | IBISML2017-81 pp.333-338 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | バンディット環境下における優良腕識別 ○鹿野英明・本多淳也（東大/理研）・坂巻顕太郎（東大）・松浦健太郎（Johnson & Johnson）・中村篤祥（北大）・杉山 将（理研/東大） IBISML2017-82 |
[more] | IBISML2017-82 pp.339-346 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | 複数の出力素子をもつ三層パーセプトロンの学習ダイナミクスの統計力学的解析 ～ プラトー現象の再検討 ～ ○吉田雄紀（東大）・唐木田 亮（産総研）・岡田真人（東大/産総研/理研）・甘利俊一（理研） IBISML2017-83 |
ニューラルネットワークの学習を困難にする要因の一つに，学習中に誤差が停滞するプラトー現象が挙げられる． ニューラルネッ... [more] |
IBISML2017-83 pp.347-354 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ラベル拡張を考慮した劣モジュラ性に基づく能動学習 ○木村正成・若林 啓（筑波大） IBISML2017-84 |
一般的な能動学習の目標は，手動で正解ラベルを付与した際に最も高性能な分類器の構築を達成できるデータを選択することである．... [more] | IBISML2017-84 pp.355-360 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | Shapeletおよび局所特徴に対する学習理論とアルゴリズム ○末廣大貴・畑埜晃平（九大/理研）・瀧本英二（九大）・山本修司・坂内健一（慶大/理研）・武田朗子（統計数理研/理研） IBISML2017-85 |
[more] | IBISML2017-85 pp.361-368 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］対数線形モデルの学習におけるL1正則化後の最尤推定の効果 ○高畠一哉・赤穂昭太郎（産総研） IBISML2017-86 |
$L_1$正則化には2つの機能がある．1つはパラメータ削減による構造学習，もう1つは残ったパラメータを観測データに合わせ... [more] | IBISML2017-86 pp.369-375 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | 一般化ラベルノイズモデルにおける分類問題について ○須子統太・堀井俊佑（早大） IBISML2017-87 |
パターン認識等の分類問題において，ラベルが正確に得られず，意図しないノイズが付加されてしまう場合が多々ある． 本研究で... [more] |
IBISML2017-87 pp.377-382 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］Graph Product Multilayer Network型Gauss Markov確率場の構造学習 ○高品佑也・井上真郷（早大） IBISML2017-88 |
グラフィカルモデルの構造推定は，多変量解析や異常検知など様々な用途で有用である．特に，連続変量のMarkov 確率場の構... [more] | IBISML2017-88 pp.383-388 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］Learning Algorithm in Molecular Adaptation ○Nobuyuki Takahashi（Hokkaido Univ. of Education, Hakodate） IBISML2017-89 |
[more] | IBISML2017-89 pp.389-392 |
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