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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, IPSJ-CVIM (連催) |
2021-03-05 15:30 |
ONLINE | オンライン開催 | ［ショートペーパー］正確な水中画像モデルに基づくデータセットの構築と解析 ○髙尾俊輔（港湾空港技研）  PRMU2020-96 |
水中光学画像は応用上大変重要であるが，複雑な海洋環境に起因して生じる色被りやコントラストの低下といった画像劣化が深刻な問... [more] | PRMU2020-96 p.157 |
| NS, RCS (併催) |
2020-12-17 11:25 |
ONLINE | オンライン開催 | 大規模MIMOにおけるハミルトニアンモンテカルロ法を用いた信号検出特性の改善 ○松村和士・萩原淳一郎・西村寿彦・大鐘武雄・小川恭孝・佐藤孝憲（北大） RCS2020-135 |
無線伝送の新技術であるMassive MIMO（大規模MIMO）では、アンテナ本数の上昇に伴い、信号検出処理の計算量増加... [more] | RCS2020-135 pp.7-12 |
| RCS | 2020-06-25 14:30 |
ONLINE | オンライン開催 | Massive MIMOにおけるマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた信号検出に関する研究 ○松村和士・萩原淳一郎・西村寿彦・大鐘武雄・小川恭孝・佐藤孝憲（北大） RCS2020-38 |
無線伝送の新技術であるMassive MIMO (大規模MIMO) では，アンテナ本数の上昇に伴い，信号検出処理の計算量... [more] | RCS2020-38 pp.91-95 |
| NC, MBE (共催) |
2019-12-06 14:40 |
愛知 | 豊橋技術科学大学 | 2次元イジングモデルためのFPGAベースのエネルギー効率の良いMCMC法実装 ○チカリ パトリック・庄野 逸（電通大） MBE2019-54 NC2019-45 |
MCMC methods are arguably one of the most useful sampling me... [more] | MBE2019-54 NC2019-45 pp.55-60 |
| NC, MBE (併催) |
2019-03-04 15:45 |
東京 | 電気通信大学 | 位相を隠れ変数として持つ領域ベース結合MRFの変分ベイズアルゴリズム ○和田直樹（東工大）・水牧仁一朗（高輝度光科学研究センター）・妹尾与志木（佐賀県地域産業支援センター）・岡田真人（東大）・赤井一郎（熊本大）・青西 亨（東工大） NC2018-59 |
画像の領域分割に用いられる結合Markov Random Field(MRF)モデルには,境界ベースと領域ベースという2... [more] | NC2018-59 pp.87-92 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］混合正規分布モデルにおけるベイズ推定と変分ベイズ推定の比較 ○中山智文・藤井直樹（東大）・永田賢二（産総研/JSTさきがけ）・岡田真人（東大） IBISML2018-82 |
混合正規分布モデル (Gaussain Mixture Model, GMM) では，推定法の一つとしてベイズ推... [more] | IBISML2018-82 pp.287-292 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | 交換Monte Carlo法を用いた規格化定数近似による自然画像事前分布の性能比較 ○松尾篤樹・大田垣 徹・井上真郷（早大） IBISML2016-72 |
Bayesを用いた画像処理では画像の事前分布を仮定する必要がある. しかし, 用いるべき事前分布を決定す る明確な基準は... [more] | IBISML2016-72 pp.185-189 |
| NLP | 2016-03-25 10:25 |
京都 | 京都産業大学 | スイス式大会の組み合わせ最適化 ～ MCMCによる集合分割問題の近似的解法 ～ ○大迫 翔・井上真郷（早大） NLP2015-151 |
スイス式大会は，各回戦が終わるたびに参加者の成績を集計し，成績が近い者同士が対戦するように組み合わせを決定していく方式で... [more] | NLP2015-151 pp.53-56 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (連催) NC, IBISML (併催) [詳細] |
2015-06-23 11:10 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | 大規模データ・高次元トピックに対応したトピックモデル ○横井創磨・佐藤一誠・中川裕志（東大） IBISML2015-5 |
大規模な文書データに対して頻度分布のロングテールに位置する単語は情報量が少ないため，トピックモデルと呼ばれる単語の統計モ... [more] | IBISML2015-5 pp.27-31 |
| CAS, MSS (共催) IPSJ-AL (連催) [詳細] |
2014-11-21 14:10 |
沖縄 | 大濱信泉記念館(石垣島) | 分子系統学的アプローチを応用した言語系統樹の生成について ○呉 靭（山口短大）・松浦佑哉・松野浩嗣（山口大） CAS2014-104 MSS2014-68 |
近年，生物の進化系統樹を推定する分子系統学分野の手法を言語学に応用して言語系統樹を生成することにより，言語の系統分類を自... [more] | CAS2014-104 MSS2014-68 pp.147-152 |
| IBISML | 2013-11-12 15:45 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | ［ポスター講演］Predicting Protein Complexes by Sampling More Accurately and Efficiently Chasanah Kusumastuti Widita・○Osamu Maruyama（Kyushu Univ.） IBISML2013-49 |
[more] | IBISML2013-49 pp.99-106 |
| IN, IA (併催) |
2012-12-13 18:20 |
広島 | 広島市立大学 | ［招待講演］マルチモード非線形ネットワーク論の展開 ～ SNS FacebookとCyworldのネット近似模型での分析 ～ ○小関 健（上智大） IN2012-126 IA2012-64 |
多分野に適用できる通信ネット論として抽象化した、マルチモード非線形マルコフ遷移近似ネット模型の現状を紹介します。巨大ネッ... [more] | IN2012-126 IA2012-64 pp.25-32(IN), pp.31-38(IA) |
| IBISML | 2012-11-08 15:00 |
東京 | 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 | 新グラフィカルモデル「発火過程ネットワーク」 ～ 学習が簡単な新モデル ～ ○高畠一哉・赤穂昭太郎（産総研） IBISML2012-78 |
本論文ではデータからの学習が簡単な汎用の多変数確率モデルを提案する． 従来のグラフィカルモデルでは構造学習もしくはパラ... [more] |
IBISML2012-78 pp.311-318 |
| IBISML | 2011-06-21 10:00 |
東京 | 武田ホール | マルチカノニカル法によるレアイベントサンプリングとサロゲートデータ生成への応用 ○伊庭幸人（統計数理研） IBISML2011-7 |
与えられた確率分布のもとで「珍しい現象」を効率的にサンプリングする手法は，情報処理，非線形科学，ネットワーク理論，実験数... [more] | IBISML2011-7 pp.43-50 |
| ITS, IE (共催) ITE-AIT, ITE-HI, ITE-ME (共催) (連催) [詳細] |
2011-02-21 16:25 |
北海道 | 北海道大学 | 撮像物体の対応を考慮したMCMC法に基づくシーン分割の高精度化に関する検討 ○宋 妍・小川貴弘・長谷山美紀（北大） ITS2010-46 IE2010-121 |
本文では，撮像物体の対応を考慮したMarkov Chain Monte Carlo (MCMC) 法に基づくシーン分割手... [more] | ITS2010-46 IE2010-121 pp.131-135 |
| CAS, MSS, VLD, SIP (共催) |
2010-06-22 10:40 |
北海道 | 北見工大 | 映像の構造に注目したMCMC法によるシーン分割の高精度化に関する検討 ○宋 妍・小川貴弘・長谷山美紀（北大） CAS2010-21 VLD2010-31 SIP2010-42 CST2010-21 |
本文では，映像の繰り返し構造に注目したMarkov Chain Monte Carlo (MCMC) 法によるシーン分割... [more] | CAS2010-21 VLD2010-31 SIP2010-42 CST2010-21 pp.115-120 |
| PRMU, IE, MI (共催) |
2009-05-28 16:15 |
岐阜 | 岐阜大 | MCMC-based particle filterを用いた人間の映像注視行動の実時間推定 宮里洸司（NTT/沖縄高専）・○木村昭悟（NTT）・高木 茂（沖縄高専）・大和淳司（NTT） IE2009-25 PRMU2009-16 MI2009-16 |
人間は、網膜に映る像の中から重要と思われる領域を瞬時に判断することで、効率的に情報を獲得している。これら高度な視覚機構を... [more] | IE2009-25 PRMU2009-16 MI2009-16 pp.83-88 |
| PRMU, DE (共催) |
2008-06-20 15:50 |
北海道 | 小樽市民会館 | 単眼動画像を用いた近接する複数対象の三次元追跡 ○大澤達哉・数藤恭子・新井啓之・小池秀樹（NTT） DE2008-20 PRMU2008-38 |
本論文では，Markov Chain Monte Carlo(MCMC)法に基づき，近接する複数対象を三次元空間で追跡す... [more] | DE2008-20 PRMU2008-38 pp.109-114 |
| NC | 2007-07-25 10:30 |
京都 | 京都大学 | 重み付け特異点解消による学習係数の算出方法 ○松田 健・渡辺澄夫（東工大） NC2007-31 |
統計的漸近理論が成立しない学習モデルは特異モデルと呼ばれる。ベイズ学習は特異モデルに対して有効であることが知られている。... [more] | NC2007-31 pp.23-27 |
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