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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 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
議題 機械学習一般 
会場名 統計数理研究所 
住所 〒190-8562 東京都立川市緑町10-3
交通案内 https://www.ism.ac.jp/access/index_j.html
会場世話人
連絡先
: 統数研 日野英逸
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 SatoMakoto YamadaHisashi KashimaKyoto Univ.
(6) 15:20-15:45 Robust recovery of highly corrupted low-rank matrix via augmented Lagrangian multiplier Tuersunjiang YimamuToshio EisakaKitami 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
  16:10-16:20 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)・永田賢治物質・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

講演時間
一般講演発表 20 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  


Last modified: 2019-11-18 09:31:54


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