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★情報論的学習理論と機械学習研究会（IBISML）
専門委員長 鹿島 久嗣 (京大) 副委員長 杉山 将 (東大)， 津田 宏治 (東大)
幹事 竹内 一郎 (名工大)， 神嶌 敏弘 (産総研)
幹事補佐 岩田 具治 (NTT)， 大羽 成征 (京大)
日時 2020年 1月 9日(木) 13：00～17：35
2020年 1月10日(金) 11：00～14：30
会場 統計数理研究所（〒190-8562 東京都立川市緑町10-3．https://www.ism.ac.jp/access/index_j.html．： 統数研 日野英逸）
議題 機械学習一般
1月9日(木) 午後 機械学習 （13：00～14：40）
(1) 13:00 - 13:25
混合多項分布のベイズ汎化誤差の漸近挙動
○渡邉 匠・渡辺澄夫（東工大）
(2) 13:25 - 13:50
Swish関数を用いた階層型神経回路網の実対数閾値
○田中来輝・渡辺澄夫（東工大）
(3) 13:50 - 14:15
情報幾何に基づくガウス過程事後分布集合の次元削減法
○石橋英朗（九工大）・赤穂昭太郎（産総研/理研）
(4) 14:15 - 14:40
一部が変化するデータの統計的学習理論
○片岡諭史（東工大）
1月9日(木) 午後 機械学習 （14：55～17：35）
(5) 14:55 - 15:20
Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems
○Ryoma Sato・Makoto Yamada・Hisashi Kashima（Kyoto Univ.）
(6) 15:20 - 15:45
Robust recovery of highly corrupted low-rank matrix via augmented Lagrangian multiplier
○Tuersunjiang Yimamu・Toshio Eisaka（Kitami Inst. of Tech.）
(7) 15:45 - 16:10
Item-multisetカーネルに対するスパースなランダム特徴
○新 恭兵（北大）・小山 聡（北大/理研）・栗原正仁（北大）
−−− 休憩 （ 10分 ） −−−
(8) 16:20 - 16:45
学習容量による物理モデルの有効自由度評価
○本武陽一（統計数理研）・永田賢二（物質・材料研究機構）
(9) 16:45 - 17:10
テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法の一細胞RNA-seq解析への応用
○田口善弘（中大）
(10) 17:10 - 17:35
動画から抽出した動きの情報に基づく汎用人工知能の実現方式
○小池賢一
1月10日(金) 午前 機械学習 （11：00～11：50）
(11) 11:00 - 11:25
Siamese Networkによる筆記画像と動的情報を用いたハイブリッド認証モデル
○林 大介・川又泰介・加納 徹・赤倉貴子（東京理科大）
(12) 11:25 - 11:50
深層ニューラルネットワークを用いた多焦点顕微鏡のリアルタイム3次元局在化
○有竹俊光（早大）・日野英逸（統計数理研）・並木繁行・浅沼大祐・廣瀬謙造（東大）・村田 昇（早大）
1月10日(金) 午後 機械学習 （13：15～14：30）
(13) 13:15 - 13:40
部分空間の幾何学構造の時間変動に基づく変化検知の提案
○金盛ほなみ・枌 尚弥・福井和広（筑波大）
(14) 13:40 - 14:05
局所的変分法による非補償型時系列IRT
○玉野浩嗣（NEC/総研大）・持橋大地（統計数理研）
(15) 14:05 - 14:30
強化学習を用いた複数データ選択のための能動学習
○田口優介（筑波大）・日野英逸（統計数理研）・亀山啓輔（筑波大）
一般講演：発表 20 分 ＋ 質疑応答 5 分
☆IBISML研究会今後の予定 [ ]内発表申込締切日
1月 [未定]
3月10日(火)～11日(水) 京都大学 [1月17日(金)] テーマ：機械学習一般
Last modified: 2019-11-18 09:31:54
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