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情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) [schedule] [select]
専門委員長 竹内 一郎 (名工大)
副委員長 杉山 将 (東大)
幹事 津田 宏治 (東大), 神嶌 敏弘 (産総研)
幹事補佐 岩田 具治 (NTT), 中村 篤祥 (北大)

日時 2022年 1月17日(月) 10:00 - 15:05
2022年 1月18日(火) 09:00 - 15:40
議題 機械学習一般 
会場名 オンライン 
参加費に
ついて
この開催は「技報完全電子化」研究会です.参加費(IBISML研究会)についてはこちらをご覧ください

1月17日(月) 午前  機械学習1
座長: 竹内一郎
10:00 - 11:40
(1) 10:00-10:20 共変量シフトの情報幾何 ○木村正成(総研大)・日野英逸(統計数理研/理研)
(2) 10:20-10:40 Constrained Bayesian Optimization through Optimal-value Entropy ○Shion Takeno・Tomoyuki Tamura(NIT)・Kazuki Shitara(Osaka Univ./JFCC)・Masayuki Karasuyama(NIT)
(3) 10:40-11:00 Automatic Makeup Transfer with GANs and Its Quantitative Evaluation ○Cuilin Wang・Jun'ichi Takeuchi(Kyushu Univ.)
(4) 11:00-11:20 情報幾何に基づく量子ボルツマンマシンにおけるクラスター近似法 ○星川将也・小川朋宏(電通大)
(5) 11:20-11:40 特定クラスのリコール改善のための加法的角度マージン損失による分類器学習 ○西山大輝(筑波大)・福地一斗・秋本洋平・佐久間 淳(筑波大/理研)
1月17日(月) 午後  機械学習と通信工学との接点
座長: 畑埜 晃平
13:00 - 15:05
  13:00-13:05 本企画セッションの紹介 ( 5分 )
(6) 13:05-13:45 [招待講演]機械学習および量子計算を利用した通信制御の高度化に関する研究事例紹介 ○川本雄一(東北大)・大山貴博(パナソニック システムネットワークス開発研)
(7) 13:45-14:25 [招待講演]機械学習・無線LANセンシングによる通信品質要因解析 ○山本高至(京大)
(8) 14:25-15:05 [招待講演]Online Learning Based Solutions for B5G/6G Communication Systems ○Sherief Hashima(RIKEN)
  15:05-15:10 本企画セッションのまとめ ( 5分 )
1月18日(火) 午前  医療分野でのAI活用における信頼性
座長: 竹内 一郎
09:00 - 12:00
  09:00-09:05 本企画セッションの紹介 ( 5分 )
(9) 09:05-09:45 [チュートリアル講演]選択的推論(Selective Inference)入門 ○竹内一郎(名工大/理研)
(10) 09:45-10:25 [招待講演]AI医療技術の検証に向けて:現状と課題 ○松井茂之(名大)
  10:25-10:35 休憩 ( 10分 )
(11) 10:35-11:15 [招待講演]マルチモーダル脳画像解析 ○川口 淳(佐賀大)
(12) 11:15-11:55 [招待講演]AIによる信頼できる医療画像診断に向けて ○佐久間 淳(筑波大/理研)
  11:55-12:00 企画セッションのまとめ ( 5分 )
1月18日(火) 午後  機械学習2
座長: 日野英逸
13:00 - 14:20
(13) 13:00-13:20 予測グラフマイニングによるグラフニューラルネットワークの局所的解釈 ○朝日陽向・烏山昌幸(名工大)
(14) 13:20-13:40 Unsupervised Causal Concepts Discovery with VAE for Black-box Model Explanation ○Tran Quang Thien・Kazuto Fukuchi・Youhei Akimoto・Jun Sakuma(Tsukuba Univ., Riken)
(15) 13:40-14:00 K-meansクラスタリングに対するより強力な選択的推論とその単一細胞分析への応用 ○佐藤瑞起・大森夢拓・稲津 佑・竹内一郎(名工大)
(16) 14:00-14:20 L1正則化モデルの混合による敵対的堅牢性の獲得について ○竹ノ内宏信・竹内純一(九大)
1月18日(火) 午後  機械学習3
座長: 佐久間淳
14:40 - 15:40
(17) 14:40-15:00 変数の拡張に対する最適輸送を用いたドメイン適応 ○有竹俊光(統計数理研)・日野英逸(統計数理研/理研)
(18) 15:00-15:20 情報量に基づく複数タスクの同時ベイズ最適化 ○山田倫太郎・竹野思温・烏山昌幸(名工大)
(19) 15:20-15:40 縮小型最尤自己組織化マップによるクラスタ数の決定 ○茂木亮祐・関 庸一(群馬大)

講演時間
一般講演発表 15 分 + 質疑応答 5 分

問合先と今後の予定
IBISML 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)   [今後の予定はこちら]
問合先 竹内 一郎 (名古屋工業大学) takeuchi.ichiro[at]nitech.ac.jp 


Last modified: 2022-01-13 19:51:13


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