3月10日(火) 午後 機械学習
13:00 - 14:15 |
| (1) |
13:00-13:25 |
形状解析における混合分布モデルのためのEMアルゴリズム |
○岩田一貴（広島市大） |
| (2) |
13:25-13:50 |
最頻値推定量を用いた主成分分析の提案 |
○三戸圭史（筑波大）・日野英逸（統計数理研/理研） |
| (3) |
13:50-14:15 |
Factorization Machineにおけるスパース正則化を用いた組合せ特徴選択 |
○新 恭兵（北大）・小山 聡（北大/理研）・栗原正仁（北大） |
| |
14:15-14:25 |
休憩 （ 10分 ） |
3月10日(火) 午後 検知・予測
14:25 - 15:15 |
| (4) |
14:25-14:50 |
アンサンブル学習に基づくコンセプトドリフトに対応可能な変化検知手法 |
○チャン クワン カイ・松永昌浩（セコム） |
| (5) |
14:50-15:15 |
二分木と重回帰を用いた屋外スポーツ施設電力需要予測 |
○西山正幸・船木亮平・村田純一（九大） |
| |
15:15-15:25 |
休憩 （ 10分 ） |
3月10日(火) 午後 個人認証
15:25 - 16:15 |
| (6) |
15:25-15:50 |
CNNを用いた音声・空中筆記動作マルチモーダル個人認証システム |
○高岡昇吾・吉田 岳・北村拓也（富山高専） |
| (7) |
15:50-16:15 |
空中筆記動作による個人認証処理の改良 |
○吉田 岳・北村拓也（富山高専） |
3月11日(水) 午前 グラフ構造
09:20 - 10:35 |
| (8) |
09:20-09:45 |
部分空間を用いたグラフ構造の表現学習法の提案 |
○石河純輝・塩川浩昭・福井和広（筑波大） |
| (9) |
09:45-10:10 |
遷移関数とスコア関数の分離による知識グラフの補完 |
○濱 健太・松原 崇・上原邦昭（神戸大） |
| (10) |
10:10-10:35 |
Relative Sentence Embeddingsに基づく文集合の可視化 |
○石塚治也（ブリヂストン）・持橋大地（統計数理研） |
| |
10:35-10:45 |
休憩 （ 10分 ） |
3月11日(水) 午前 可視化・分類
10:45 - 14:00 |
| (11) |
10:45-11:10 |
Calibrated Surrogate Maximization of Linear-Fractional Utility in Binary Classification |
○Han Bao（Univ. of Tokyo/RIKEN）・Masashi Sugiyama（RIKEN/Univ. of Tokyo） |
| (12) |
11:10-11:35 |
マルチクロスヒンジ損失を用いた不均衡多クラス分類 |
○黒良峻平（和歌山大）・八谷大岳（和歌山大/理研）・嶋田宇大（気象庁）・上田修功（理研） |
| (13) |
11:35-12:00 |
動画像予測を用いた動作分類タスクの事前学習 |
○中田秀基・麻生英樹（産総研） |
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12:00-13:00 |
昼食休憩 （ 60分 ） |
| (14) |
13:00-14:00 |
国際会議参加報告セッション
神嶌敏弘（産業技術総合研究所）：FAT* 2020 紹介
比戸将平（PFN）：NeurIPS 2019 紹介 |
| |
14:00-14:10 |
休憩 （ 10分 ） |
3月11日(水) 午後 機械学習
14:10 - 15:00 |
| (15) |
14:10-14:35 |
Accuracy of Brain Tumor Detection and Classification Based on Under Sampled k-Space Signals |
○Tania Sultana・Sho Kurosaki・Yutaka Jitsumatsu・Junichi Takeuchi（Kyushu Univ.） |
| (16) |
14:35-15:00 |
乱択と線形計画法に基づくソフトマージン最適化 |
○三星諒太朗（九大）・畑埜晃平（九大/理研）・瀧本英二（九大） |
| |
15:00-15:10 |
休憩 （ 10分 ） |
3月11日(水) 午後 機械学習
15:10 - 16:00 |
| (17) |
15:10-15:35 |
公平性が引き起こす敵対的攻撃に対する脆弱性 |
○綿岡晃輝・松原 崇・上原邦昭（神戸大） |
| (18) |
15:35-16:00 |
一般のベータ事前分布を用いたトンプソンサンプリングのリグレット解析 |
○川村優斗・田中利幸（京大） |