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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 | |
| MSS, CAS, SIP, VLD (共催) |
2023-07-06 10:40 |
北海道 | 小樽商科大学 3号館 102教室 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
転移学習を用いた自己符号化器による逐次見逃し故障LSI検出 ○髙谷彩乃・新谷道広（京都工繊大）  CAS2023-4 VLD2023-4 SIP2023-20 MSS2023-4 |
近年，深層学習に代表される機械学習を用いた見逃し故障検出は，従来のテスト手法では検出できなかった集積回路（Large-S... [more] | CAS2023-4 VLD2023-4 SIP2023-20 MSS2023-4 pp.16-21 |
| NC, MBE (併催) |
2023-03-15 10:55 |
東京 | 電気通信大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
Clustering V-SOINNにおけるミニバッチ学習の提案 ○小村哲矢・船田林汰良・山内ゆかり（日大） NC2022-111 |
自己増殖型ニューラルネットワーク(Self-Organizing Incremental Neural Network ... [more] | NC2022-111 pp.109-112 |
| NC, MBE (併催) |
2023-03-15 11:20 |
東京 | 電気通信大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
高次元耐性のあるSOINN空間の最適化手法の提案 ○高萩 悠・土田悠介・山内ゆかり（日大） NC2022-112 |
山崎らは，自己増殖型ニューラルネットワーク(Self-Organizing Incremental Neural Net... [more] | NC2022-112 pp.113-118 |
| IE, ITS (共催) ITE-AIT, ITE-ME, ITE-MMS (共催) (連催) [詳細] |
2022-02-21 13:00 |
ONLINE | オンライン開催 | 適応的な損失関数によるドメインインクリメンタルラーニング ○川島拓海（東大）・入江 豪・伊神大貴（NTT）・相澤清晴（東大） ITS2021-30 IE2021-39 |
本論文では，画像分類タスクにおいて各クラス内の画像の分布が変わっていくなかで過去の知識を保持しながら新しい特徴を持つ画像... [more] | ITS2021-30 IE2021-39 pp.31-36 |
| NC, MBE (併催) |
2021-03-04 16:25 |
ONLINE | オンライン開催 | 階層型特徴抽出を行う動的強化学習ネットワーク ○小松泰士・山内ゆかり（日大） NC2020-62 |
近年，画像認識分野において成功を収めている畳み込みニューラルネットワークでは，階層構造による畳み込みによって脳の単純型細... [more] | NC2020-62 pp.112-116 |
| PRMU | 2020-12-17 16:20 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ショートペーパー］変分自己符号化器との統合によるFew-Shot継続学習 ○髙山啓太・宇都有昭・篠田浩一（東工大） PRMU2020-48 |
深層学習において識別クラス数を増やすときに，増やす前のモデルを初期モデルとして，新しいクラスのデータのみを用いてオンライ... [more] | PRMU2020-48 pp.58-62 |
| NC, MBE (併催) |
2020-03-06 10:20 |
東京 | 電気通信大学 （開催中止，技報発行あり） |
競合学習で特徴抽出を行う動的強化学習ネットワーク ○小松泰士・山内ゆかり（日大） NC2019-106 |
Deep Q-Networkとは，状態空間の入力から畳み込みによって特徴抽出を行う強化学習アルゴリズムである．事前の知識... [more] | NC2019-106 pp.175-179 |
| KBSE | 2017-09-19 12:35 |
東京 | 同志社大学 東京オフィス | アクターモデルを適用した木構造データ処理のための状態共有を利用した負荷分散 ○櫻井孝平（金沢大） KBSE2017-21 |
機械学習やデータマイニングにおいては決定木などの木構造を扱う手法が存在するが, ビッグデータに対してそれらの手法を適用す... [more] | KBSE2017-21 pp.1-6 |
| PRMU, CNR (共催) |
2017-02-19 10:45 |
北海道 | 北海道大学 | 画像認識器の逐次個人適応 ○堀口翔太・天野宗佑・相澤清晴（東大）・小川 誠（foo.log） PRMU2016-178 CNR2016-45 |
近年の画像認識タスクは固定データセット内でのパフォーマンスを評価するのが一般的である．しかしこの問題設定は，サンプルやク... [more] | PRMU2016-178 CNR2016-45 pp.149-154 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | Importance Weight Aware Updateによる逐次的自然方策勾配推定 ○岩城 諒（阪大）・横山裕樹（玉川大）・浅田 稔（阪大） IBISML2016-81 |
自然方策勾配法などの強化学習の成功には，適切な学習率の設定が不可欠である．確率的勾配法の適応的学習率として提案された O... [more] | IBISML2016-81 pp.251-257 |
| PRMU, SP, WIT, ASJ-H (共催) |
2016-06-13 14:30 |
東京 | NTT武蔵野研究開発センター | Random Forestsにおける分類クラス追加手法の提案 ○尾崎良太・坪下幸寛・加藤典司（富士ゼロックス） PRMU2016-42 SP2016-8 WIT2016-8 |
Random Forestsを用いたクラス推定では，対象のデータが増加し，分類クラスを追加する際に，全クラスのデータを用... [more] | PRMU2016-42 SP2016-8 WIT2016-8 pp.41-45 |
| ICSS, IPSJ-SPT (連催) |
2016-03-04 14:30 |
京都 | 京都大学 学術情報メディアセンター 南館 | ダークネットトラフィック解析による学習型DDoSバックスキャッタ検出システム ○宇川雄樹・北園 淳・小澤誠一（神戸大）・班 涛・中里純二（NICT）・島村隼平（クルウィット） ICSS2015-67 |
本研究では，ダークネットで観測されたUDP通信トラフィックからDDoS攻撃によるバックスキャッタか否かを判定するオンライ... [more] | ICSS2015-67 pp.123-128 |
| MBE, NC (併催) |
2015-12-19 13:00 |
愛知 | 名古屋工業大学 | 組み込み用神経回路LGRNNのスループットを高める実装法 ○西尾大輔・山内康一郎（中部大） NC2015-46 |
マイクロコンピュータの性能の向上に従い，複雑な計算も組み込み機器上で実行できるようになってきている． しかし，追加学習... [more] |
NC2015-46 pp.1-6 |
| NC, MBE (共催) |
2015-03-16 15:10 |
東京 | 玉川大学 | RBMにおける未学習データ検出法の提案と追加学習への応用 ○大澤正彦・萩原将文（慶大） MBE2014-167 NC2014-118 |
深層学習などのニューラルネットワークを用いた学習アルゴリズムは，追加学習によってほとんど全ての結合荷重が更新されるため，... [more] | MBE2014-167 NC2014-118 pp.283-288 |
| MBE, NC (併催) |
2014-11-21 16:15 |
宮城 | 東北大学 | P300 spellerの臨床応用に関する検討 ○河合康平・吉川大弘・古橋 武（名大） MBE2014-64 NC2014-34 |
本稿では，事象関連電位を利用した文字入力装置であるP300spellerについて，その臨床応用における入力性能向上につい... [more] | MBE2014-64 NC2014-34 pp.31-34(MBE), pp.47-50(NC) |
| PRMU, CNR (共催) |
2014-02-13 16:10 |
福岡 | 福岡大学 | ［ポスター講演］サブユニット列におけるハンドジェスチャ認識の追加学習 ○河畑 凌・王 妍蓉・島田敬士（九大）・山下隆義（オムロン）・谷口倫一郎（九大） PRMU2013-141 CNR2013-49 |
本稿では, 動作を構成するサブユニットの列を用いたハンドジェスチャ認識の追加学習法を提案する. サブユニットに基づいたハ... [more] | PRMU2013-141 CNR2013-49 pp.97-98 |
| IBISML | 2013-11-13 15:45 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | ［ポスター講演］逐次学習のためのスクリーニングルール ○鈴木良規・奥村翔太・小川晃平・竹内一郎（名工大） IBISML2013-64 |
オンライン学習などでは逐次的にデータが得られるたびにモデルの最適化を繰り返す必要があるので効率的なアルゴリズムが必要であ... [more] | IBISML2013-64 pp.213-218 |
| MBE, NC (併催) |
2013-03-13 13:20 |
東京 | 玉川大学 | 追学習の機構を備えたSpiking Hopfield Networkの提案 ○池田英彬・山内ゆかり（日大） NC2012-142 |
本研究ではSASAKIらのモデルを発展させ、スパイクニューロンを使用したホップフィールドネットワークに入力層を付加し、追... [more] | NC2012-142 pp.49-54 |
| PRMU | 2013-02-21 15:00 |
大阪 | 大阪府立大 | ノイズ環境下における高速オンライン多変量ノンパラメトリック密度推定法 ○中村圭宏・高橋大志・長谷川 修（東工大） PRMU2012-141 |
近年，センサーやネットワーク技術の発展に伴って，実環境から大量のデータが継続的にリアルタイムに生成されるようになってきて... [more] | PRMU2012-141 pp.67-72 |
| MBE, NC (併催) |
2012-03-14 16:00 |
東京 | 玉川大学 | 素子数制限下での連続関数近似のための追加学習法 ○山内康一郎（中部大） NC2011-145 |
筆者は既に，は組み込み機器向け神経回路:Limited General Regression Neural Networ... [more] | NC2011-145 pp.141-146 |
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