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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
PRMU, IBISML, IPSJ-CVIM
(連催) ※学会内は併催
2024-03-03
15:00
広島 広島大学 東広島キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
空間周波数損失を用いた画像次元削減のためのVQ-VAEの学習
市村直幸産総研PRMU2023-60
Vector Quantized-Variational AutoEncoders (VQ-VAEs) は近似的な恒等写... [more] PRMU2023-60
pp.53-58
SIP, SP, EA
(共催)
IPSJ-SLP
(連催) [詳細]
2024-02-29
15:10
沖縄 沖縄産業支援センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
非凸スパース最適化を用いた分類性基準の要素選択
河村泰雅植野夏樹小野順貴都立大EA2023-83 SIP2023-130 SP2023-65
本研究では,分類性を最適化基準として用いる新たな要素選択の枠組みを提案する.要素選択は,$1$つのサンプルに対する要素の... [more] EA2023-83 SIP2023-130 SP2023-65
pp.133-138
IMQ 2023-12-22
14:00
富山 富山大学都市デザイン学部 [依頼講演]材料研究における2D/3Dデータと機械学習を用いた解析
沓掛健太朗理研IMQ2023-9
材料科学では,データの複雑化・高精細化・大規模化・多数化が顕著であり,高速・自動解析手法が求められている.本稿では,X線... [more] IMQ2023-9
pp.1-3
EMM, EA, ASJ-H
(共催)
2023-11-23
13:00
富山 大学コンソーシアム富山「駅前キャンパス」研修室1 [ポスター講演]要素選択を用いた楽器音分類の計算軽量化についての検討
加藤 瑠植野夏樹小野順貴都立大)・松田 遼近藤多伸ヤマハEA2023-37 EMM2023-68
本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた楽器音分類において,要素選択の導入による計算量の削減を検討する... [more] EA2023-37 EMM2023-68
pp.51-56
CCS, NLP
(共催)
2023-06-09
13:55
東京 東京都市大学 世田谷キャンパス 機械学習を用いた声帯と仮声帯の振動データ解析
井上拓海塩澤航太徳田 功立命館大NLP2023-24 CCS2023-12
実世界における非線形現象の1つとして, 人間や動物の発声の音源である声帯振動が挙げられる. 人間の場合, 声帯は上部に位... [more] NLP2023-24 CCS2023-12
pp.49-52
MBE, NC
(共催)
2022-12-03
11:50
大阪 大阪電気通信大学 寝屋川キャンパス 動作模倣学習支援システムを用いた運動学習における達成感向上に向けたタスク難易度の影響の調査
梅沢昂平伊勢崎隆司小池幸生青木良輔西條直樹宮原伸二NTTMBE2022-23 NC2022-45
スポーツや楽器演奏などの運動スキル獲得の場面において,正しいフォームを習得するために熟練者などの手本となる動作を模倣する... [more] MBE2022-23 NC2022-45
pp.11-16
NLP 2022-11-24
10:20
滋賀 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
Echo State Networkと次元削減による声帯振動動画の生成
野口十夢塩澤航太徳田 功立命館大NLP2022-56
動画データは,物体のダイナミクスを捉えるための有効な手段の一つである.しかし,実際にダイナミクスを支配する次元は,動画デ... [more] NLP2022-56
pp.1-4
SIP 2022-08-26
10:48
沖縄 大濱信泉記念館(石垣島)
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
アレー信号処理のための瞬時線形次元削減
植野夏樹小野順貴都立大SIP2022-65
センサアレーで観測された時系列信号に対する線形次元削減の技術は,特に限られた計算資源を用いたリアルタイムシステムにおいて... [more] SIP2022-65
pp.81-85
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-23
10:55
ONLINE オンライン開催 強化学習における報酬志向な環境推定
高橋春輝工学院大)・深井朋樹沖縄科技大)・酒井 裕玉川大)・竹川高志工学院大NC2021-42
ディープニューラルネットワークの発展によりさまざまな強化学習問題において人間を超えるパフォーマ ンスの達成が可能になって... [more] NC2021-42
pp.49-54
IT 2021-07-09
14:30
ONLINE オンライン開催 多変量ガウスベクトル再現のための次元削減行列の構成
横山健人和田山 正高邉賢史名工大IT2021-26
圧縮センシングでは, 線形観測信号$¥bm{y} = ¥bm{Ax} + ¥bm{n} ¥in ¥mathbb{R}^m... [more] IT2021-26
pp.63-68
SIS, ITE-BCT
(連催)
2020-10-01
13:00
ONLINE オンライン開催 画像の視覚情報保護を考慮した機械学習のための線形次元削減法の評価
北山昌希小野順貴貴家仁志都立大SIS2020-13
本稿では,次元削減された画像から原画像の視覚情報を推定する際の困難さの観点から,線形次元削減法を評価する.
機械学習に... [more]
SIS2020-13
pp.17-22
HIP, HCS
(共催)
HI-SIGCOASTER
(連催) [詳細]
2020-05-14
14:40
ONLINE オンライン開催 リーマン空間の有効次元の定義と高次元リーマン計量の推定法及び表情空間の次元推定
神藤真沙志・○趙 晋輝中大HCS2020-2 HIP2020-2
表情空間など心理物理空間の次元は高いと考えられているため,次元削減が重要な課題である.
現在では,次元削減を行うために... [more]
HCS2020-2 HIP2020-2
pp.7-12
SP, EA, SIP
(共催)
2020-03-02
10:35
沖縄 沖縄産業支援センター
(開催中止,技報発行あり)
機械学習における乗算を用いない次元削減
小野順貴首都大東京EA2019-104 SIP2019-106 SP2019-53
本研究では,機械学習において,乗算を用いず,要素を選択するのみで次元削減を行う手法を提案する。機械学習における次元削減は... [more] EA2019-104 SIP2019-106 SP2019-53
pp.21-26
SIS 2019-12-12
14:35
岡山 岡山理科大学 視覚情報保護を考慮した機械学習のためのランダムサンプリング次元削減法
河村綾菜飯田健太貴家仁志首都大東京SIS2019-26
本稿では,視覚情報保護を考慮した機械学習のための,ランダムサンプリング次元削減法を提案する.近年,クラウドサービスを利用... [more] SIS2019-26
pp.17-21
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-18
10:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 動的モード分解を用いたrestおよびtask MEG信号の時空間分解
中井文哉奈良先端大/ATR)・山下宙人ATRNC2019-13 IBISML2019-11
Magneto/electroencephalography (M/EEG) 信号による非侵襲脳機能イメージングでは神経... [more] NC2019-13 IBISML2019-11
pp.51-56(NC), pp.73-78(IBISML)
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-09-21
13:30
福岡 福岡工業大学 ベイズ最適化を用いたシミュレーションモデルのキャリブレーション効率化
桐淵大貴西川武一郎東芝)・横田 怜楢崎亮太小池 聡東芝メモリPRMU2018-63 IBISML2018-40
実験を良く模擬するシミュレーションを実現するためには、シミュレーションモデルに含まれる多数のパラメータを事前に調整し、シ... [more] PRMU2018-63 IBISML2018-40
pp.195-200
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-06-13
10:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 高次元データのスペクトラルクラス分類における特徴量スケーリング
松田萌望保國惠一今倉 暁櫻井鉄也筑波大IBISML2018-2
本稿では,高次元データのクラス分類問題を考える.データの一部のラベル情報を使って特徴量のスケールを調整するための因子(ス... [more] IBISML2018-2
pp.9-14
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-06-13
13:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 複数固有ベクトルの線形結合を用いた教師あり次元削減法
今倉 暁松田萌望櫻井鉄也筑波大IBISML2018-6
高次元特徴量を持つデータを低次元空間に射影し,クラスタリングやクラシフィケーションを行う次元削減法として,LPPやLFD... [more] IBISML2018-6
pp.39-45
RCS, SR, SRW
(併催)
2018-03-01
10:00
神奈川 YRP 横須賀リサーチパーク 時間領域で拡張した多次元尺度構成法およびARモデルを用いたMassive MIMOにおけるCSIオーバーヘッド削減技術
長嶋 嶺大槻知明慶大RCS2017-349
Massive MIMO(multiple-input multiple-output)は,5G(第5世代移動通信システ... [more] RCS2017-349
pp.185-190
MBE, NC
(併催)
2017-11-24
16:50
宮城 東北大学 非負カーネル平滑化による連続潜在変数モデルの試み
石橋英朗九工大)・岩崎 亘カラクル)・渡辺龍二古川徹生九工大NC2017-32
連続潜在変数モデルは次元削減法の一種であり,高次元データから低次元の潜在変数を推定するとともに,データが分布する多様体を... [more] NC2017-32
pp.29-34
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