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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
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2023-03-02
16:40
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)
事前学習時のクラスインバランスによる転移学習性能向上の試み
仲山将順東芝PRMU2022-89 IBISML2022-96
本稿は転移学習後の分類精度について、事前学習時のクラスインバランスが与える影響を調査する。 ImageNetのクラスを人... [more] PRMU2022-89 IBISML2022-96
pp.151-156
NLC 2022-09-13
14:10
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)
著者推定における事前学習済みBERTを用いたアンサンブル学習法の提案
神田泰誠柳 燁佳金 明哲同志社大NLC2022-6
BERTは汎用性の高いモデルである一方で,事前学習データが性能に影響を与えていると報告されている. しかし,その影響の度... [more] NLC2022-6
pp.9-12
RCS 2022-06-17
10:25
沖縄 琉球大学 千原キャンパス+オンライン開催
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
サポートベクター分類を併用したGNSS測位のアンサンブル学習に基づく回帰学習に関する一検討
丸山周悟衣斐信介同志社大)・高橋拓海阪大)・岩井誠人同志社大RCS2022-60
人工衛星を利用した測位システムにおいて,位置推定を行う際に非線形連立方程式を逐次近似法で解くことによる誤差が生じる.この... [more] RCS2022-60
pp.212-217
PRMU 2021-12-16
14:55
ONLINE オンライン開催 Fully automatic scoring of handwritten descriptive answers in Japanese language tests
Hung Tuan NguyenCuong Tuan NguyenTUAT)・Haruki OkaUTokyo)・Tsunenori IshiokaThe National Center for University Entrance Examinations)・Masaki NakagawaTUATPRMU2021-32
 [more] PRMU2021-32
pp.45-50
HCS 2020-11-01
14:30
ONLINE オンライン開催 子どもの合奏におけるレッスン形態の影響
河瀬 諭YMF/神戸学院大)・岡野真裕学振/立命館大)・熊坂好孝YMF)・渚 智佳YMF/東京音大HCS2020-48
本研究の目的は,幼少期の音楽トレーニングの形態と,合奏におけるタイミング調整の関係について検討することである.熟達した音... [more] HCS2020-48
pp.32-35
MSS, NLP
(併催)
2020-03-09
15:45
愛知 やすらぎの宿 蒲郡荘
(開催中止,技報発行あり)
Co-teachingを用いて学習した2つの畳み込みニューラルネットワークの相補的役割
佐村俊和多田村克己山口大NLP2019-123
深層学習は大量のラベル付けデータを必要とするが,そのラベル付けのコスト低減として,誤ったラベル付け(ラベルノイズ)を許容... [more] NLP2019-123
pp.61-64
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-09-20
09:40
福岡 福岡工業大学 並列的なアンサンブル学習におけるデータの重みを用いた相補的な弱学習器の構成
内海翔太亀山啓輔筑波大PRMU2018-37 IBISML2018-14
アンサンブル学習の汎化精度の改善には,各学習器の精度や学習器間の分類の正誤に対する相補性が重要である.本論文では,学習器... [more] PRMU2018-37 IBISML2018-14
pp.9-15
IA 2017-11-15
13:50
海外 KMITL, タイ・バンコク Machine Learning Approach for Phishing Detection in SDN Networking
Yu-Hung ChenJiun-Yu YangPo-Chun HouJiann-Liang ChenNational Taiwan University of Science & TechnologyIA2017-30
People have become increasingly dependent on information tec... [more] IA2017-30
pp.1-6
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 少数データに対する転移学習技術の提案と公開データによる評価
福島亜梨花矢野 亨今原修一郎愛須英之東芝IBISML2017-41
機械学習において予測や推定のための汎化性能の高いモデルを構築するためには数百から数千の訓練データを必要とするため,訓練デ... [more] IBISML2017-41
pp.47-53
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 [ポスター講演]階層化クラスタリングを用いた深層アンサンブル学習の最適化法
香田夏輝渡邊澄夫東工大IBISML2016-70
同じデータを用いて得られた異なる学習器の重ね合わせにより汎化誤差を小さくする予測を行う方法はアンサンブル学習と呼ばれてい... [more] IBISML2016-70
pp.171-176
SP 2016-08-25
13:35
京都 京都大学学術情報メディアセンター Diversity-driven Semi-supervised Ensemble DNN Acoustic Model Training
Sheng LiKyoto Univ.)・Xugang LuNICT)・Shinsuke SakaiTatsuya KawaharaKyoto Univ.SP2016-40
 [more] SP2016-40
pp.71-76
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]少数の教師データと多クラス問題のための再帰的アンサンブル土地被覆分類
大屋 優金盛克俊大和田勇人東京理科大IBISML2015-77
近年センサーが高分解能化することで,どこに森や町があるのかを調べる土地被覆分類においても多クラス問題で高精度になっている... [more] IBISML2015-77
pp.183-188
IT 2014-07-17
10:10
兵庫 神戸大学 六甲台第2キャンパス 低次元計量行列の学習とその結合による計量行列学習の計算量削減法
齋藤 洋山崎文博三川健太後藤正幸早大IT2014-12
本研究では,メトリックラーニングの代表的な手法であるMahalanobis Metric for Clustering ... [more] IT2014-12
pp.7-12
IT 2014-07-18
10:20
兵庫 神戸大学 六甲台第2キャンパス 学習データの被予測性能に着目したAlternating Decision Forestsの各決定木への重み付け予測法
三沢翔太郎藤原直広三川健太後藤正幸早大IT2014-29
本研究では決定木のアンサンブル手法の一つであるAlternating Decision Forests (ADF)に着目... [more] IT2014-29
pp.101-106
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]事例間の距離に応じた重要度の付与によるノイズ耐性を考慮したブースティング手法
藤田慎二郎亀井清華藤田 聡広島大IBISML2013-38
AdaBoostはアンサンブル学習の主要な手法の1つであり,
実装が容易でありながら高い分類精度を持つことが特徴となっ... [more]
IBISML2013-38
pp.15-21
AI 2010-06-25
14:15
東京 関学東京キャンパス WEB検索高度化のためのアンサンブル学習に基づく訓練事例の精錬
平林宏基・○岩沼宏治山本泰生鍋島英知山梨大AI2010-5
WEB の専門検索エンジンを簡便に構築するための手法として,小山らは“検索隠し味” と呼ばれる検索質問へ拡張語を付加する... [more] AI2010-5
pp.25-30
PRMU 2009-09-01
09:00
宮城 東北大 アンサンブル型最小分類誤り学習法の実装と実験的評価
谷口真一同志社大)・渡辺秀行NICT)・片桐 滋山田幸太同志社大)・中村 篤マクダーモット エリック渡部晋治NTT)・西島奈甫大崎美穂同志社大PRMU2009-67
筆者らは先に、代表的なアンサンブル型分類器設計法であるブースティング法と音声認識や言語処理で広く使われている最小分類誤り... [more] PRMU2009-67
pp.103-108
PRMU 2009-03-13
15:20
宮城 東北工業大 アンサンブル型最小分類誤り学習の提案
渡辺秀行NICT/ATR)・片桐 滋山田幸太同志社大)・中村 篤マクダーモット エリック渡部晋治NTT)・谷口真一西島奈甫大崎美穂同志社大PRMU2008-250
統計的パターン認識における究極の目標であるベイズ誤り推定との一貫性を持ちながら複数の弱分類器を統合する,アンサンブル型の... [more] PRMU2008-250
pp.71-76
NC 2006-01-24
09:00
北海道 北海道大学 Concept-Drifting環境に適応可能なクラシファイアアンサンブルシステム
西田京介山内康一郎大森隆司北大
機械学習アルゴリズムの多くは静的環境を想定し,多くの訓練サンプルを一度に与えられた状態で解くべきタスクに対してゼロから学... [more] NC2005-98
pp.1-6
NLP 2005-11-18
13:25
福岡 九州工業大学(若松) カオス時系列予測問題に対するアンサンブル自己生成ニューラルネットワーク
中原正貴井上浩孝呉高専
世の中全ての事象は特別な環境でない限り時間とともに変化していく.例えば,気象変化や自然環境,エ
ネルギー使用量や株価,... [more]
NLP2005-63
pp.7-12
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