電子情報通信学会技術研究報告

Online edition: ISSN 2432-6380

Volume 120, Number 195

情報論的学習理論と機械学習

開催日 2020-10-20 - 2020-10-22 / 発行日 2020-10-13

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目次

IBISML2020-8
アスタリスク型フィルタリングを用いた表形式データを対象とする深層学習
○蔵内雄貴・瀧本祥章・山本修平・瀬古俊一・戸田浩之(NTT)
pp. 1 - 7

IBISML2020-9
集合データの共通特徴抽出を利用したFew-shot異常検知
○佐藤一輝(神戸大)・中田智史(地球快適化インスティテュート)・松原 崇(阪大)・上原邦昭(阪学院大)
pp. 8 - 13

IBISML2020-10
タイヤ振動データを用いた道路状態推定システムの運用
○川真田 智(ブリヂストン)・松井知子(統計数理研)・西田三博・真砂 剛(ブリヂストン)
pp. 14 - 19

IBISML2020-11
21世紀の人類は偽科学を見破るか ~ 言語情報の前方誤り訂正の試み ~
○得丸久文(著述業)
pp. 20 - 27

IBISML2020-12
[招待講演]不確実性下での機械学習手法:ロバスト機械学習法の紹介
○杉山 将(理研/東大)
p. 28

IBISML2020-13
[招待講演]ロバストな推定を導くダイバージェンス
○藤澤洋徳(統計数理研)
p. 29

IBISML2020-14
[招待講演]不確実性下での最適化手法 ~ ロバスト最適化法の紹介 ~
○武田朗子(東大/理研)
p. 30

IBISML2020-15
[招待講演]ロバスト機械学習へのソフトウェア工学からのアプローチ
○石川冬樹(NII)
p. 31

IBISML2020-16
[招待講演]階層型深層学習モデルによるロボットの動作学習ー異なる環境変化への動的適応ー
○尾形哲也(早大/産総研)
p. 32

IBISML2020-17
[招待講演]マルチモーダルカテゴリゼーション ~ロボットによる概念の獲得~
○長井隆行(阪大)
p. 33

IBISML2020-18
[招待講演]確率的生成モデルによる記号創発システムの表現
○谷口忠大(立命館大)
pp. 34 - 35

IBISML2020-19
[招待講演]ガウス過程に基づく実社会ロボットラーニング
○松原崇充(奈良先端大)
p. 36

IBISML2020-20
[招待講演]NNによってモデル化された運動学・動力学に基づくロボット制御
○池本周平(九工大)
pp. 37 - 38

IBISML2020-21
[招待講演]システム制御理論における機械学習
○加嶋健司(京大)
p. 39

IBISML2020-22
[招待講演]物理リザバーコンピューティングによる時系列パターン認識
○田中剛平(東大)
p. 40

IBISML2020-23
[招待講演]*

p. 41

IBISML2020-24
[招待講演]深層学習を微分方程式で記述する
○園田 翔(理研)
p. 42

IBISML2020-25
[招待講演]非線形ダイナミクスの作用素論的データ解析とその応用
○河原吉伸(九大/理研)
pp. 43 - 44

IBISML2020-26
[招待講演]マルチスケール・ブートストラップ法による選択的推測とその応用
○寺田吉壱(阪大)
p. 45

IBISML2020-27
[招待講演]パラメトリック計画法による選択的推論とその応用
○竹内一郎(名工大/理研)
p. 46

IBISML2020-28
[招待講演]統計的に有意な相互作用探索
○杉山麿人(NII)
p. 47

IBISML2020-29
[招待講演]"機械学習の説明"の信頼性
○原 聡(阪大)
p. 48

IBISML2020-30
An Extended LiNGAM minimizing Mutual Information and its Application to Ordering Discrete Variables
Joe Suzuki・○Yusuke Inaoka(OU)
pp. 49 - 54

IBISML2020-31
Feedback Vertex Setを用いたネットワーク頑健性の向上
○中条雅貴・林 幸雄(北陸先端大)
pp. 55 - 60

IBISML2020-32
深層学習における不適切なコンセプトによる説明の抑制
○宗政友洋(筑波大)・福地一斗・秋本洋平・佐久間 淳(筑波大/理研)
pp. 61 - 68

IBISML2020-33
凸クラスタリングのための近接勾配法
○新村亮介・鈴木 讓(阪大)
pp. 69 - 74

注: 本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります.


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