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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Regularized multi-task learning for multi-dimensional log-density gradient estimation
Ikko YamaneTokyo Inst. of Tech.)・Hiroaki SasakiMasashi SugiyamaUniv. of TokyoIBISML2014-58
(事前公開アブストラクト) Least-squares log-density gradient (LSLDG) is ... [more] IBISML2014-58
pp.177-183
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]変分ベイズLDAの漸近解析
中島伸一ベルリン工科大)・佐藤一誠杉山 将東大)・渡辺一帆豊橋技科大)・小林寛子ニコンIBISML2014-64
文書や画像などを潜在的トピックの混合分布として表現するLDA(Latent Dirichlet allocation)モ... [more] IBISML2014-64
pp.219-226
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Support consistency of direct sparse-change learning in Markov networks
Song LiuTaiji SuzukiTokyo Inst. of Tech.)・Masashi SugiyamaUniv. of TokyoIBISML2014-70
(事前公開アブストラクト) We study the problem of learning sparse struct... [more] IBISML2014-70
pp.263-269
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]分類問題におけるクラスバランス変化への対処法:エネルギー距離を用いたクラス事前確率の推定
川久保秀子東工大)・ドゥ・プレシ マーティヌス・クリストフェル杉山 将東大IBISML2014-71
標本選択バイアスや環境の非定常性により,訓練標本とテスト標本のクラスのバランスが変化することがある.このような状況で訓練... [more] IBISML2014-71
pp.271-278
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Tensor Regression and Classification with Latent and Scaled Latent Norms
Kishan WimalawarneTokyo Inst. of Tech.)・Masashi SugiyamaUniv. of Tokyo)・Ryota TomiokaTTICIBISML2014-75
(事前公開アブストラクト) In this paper we study tensor based regression... [more] IBISML2014-75
pp.299-306
NC, MBE
(併催)
2013-12-21
10:15
岐阜 岐阜大学サテライトキャンパス 特徴選択を同時にできる条件付き確率推定法
志賀元紀岐阜大)・杉山 将東工大NC2013-56
入出力関係の推定のために,条件付き確率密度の推定が有用である.例えば,杉山らの提案した最小2乗推定法は,条件付き平均値の... [more] NC2013-56
pp.17-22
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]変分ベイズ低ランク部分空間クラスタリングの大域解法
中島伸一ニコン)・武田朗子東大)・デリン ババカングーグル)・杉山 将東工大)・竹内一郎名工大IBISML2013-37
ベイズ学習の有力な近似法として知られる変分ベイズ(VB)学習は,一般に局所探索によって実行される.
本論文では,低ラン... [more]
IBISML2013-37
pp.7-14
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]スパース加法モデルに基づく条件付き確率推定法
志賀元紀岐阜大)・杉山 将東工大IBISML2013-43
入出力関係の推定のために,条件付き確率推定法が有用である.例えば,杉山らの提案した最小2乗推定法は,条件付き平均値のみを... [more] IBISML2013-43
pp.53-60
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]パラメトリック計画法によるロバストサポートベクター回帰の非凸最適化法
鈴村真矢竹内一郎名工大)・杉山 将東工大IBISML2013-45
本稿では外れ値に対して頑健性を有するロバストサポートベクター回帰(SVR)の最適化法を提案する.ロバストSVRを実用化す... [more] IBISML2013-45
pp.69-75
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]Support vector comparison machines
Toby Dylan HockingSupaporn SpanurattanaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2013-51
 [more] IBISML2013-51
pp.115-121
IBISML 2013-11-13
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]乗法カーネルモデルを用いた二乗損失相互情報量の計算効率の良い推定法
坂井智哉杉山 将東工大IBISML2013-53
 [more] IBISML2013-53
pp.131-137
IBISML 2013-11-13
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]Learning Common Features of Parametrized Tasks
Ichiro TakeuchiTatsuya HongoNagoya Inst. of Tech.)・Masashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.)・Shinichi NakajimaNikonIBISML2013-66
本論文では, 連続値パラメータで表現された無限個のタスクに対するマルチタスク学習として, パラメトリックタスク学習の枠組... [more] IBISML2013-66
pp.225-232
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2013-09-02
09:30
鳥取 鳥取大学 ホモトピー法を用いたロバストサポートベクターマシンの最適化法
鈴村真矢小川晃平竹内一郎名工大)・杉山 将東工大PRMU2013-36 IBISML2013-16
本稿では外れ値に対して頑健性を有するロバストSVMの最適化法を提案する.ロバストSVMを実用化する際には,どのインスタン... [more] PRMU2013-36 IBISML2013-16
pp.19-24
IBISML 2013-07-18
10:35
東京 早稲田大学 西早稲田キャンパス Direct Approximation of Quadratic Mutual Information and Its Application to Dependence-Maximization Clustering
Janya SainuiMasashi SugiyamaTokyoTechIBISML2013-3
 [more] IBISML2013-3
pp.15-18
IBISML 2013-03-04
15:05
愛知 名古屋工業大学 最小二乗条件付き密度推定法を用いたモデルベースのPGPE強化学習法
森 翔悟Voot TangkarattTingting Zhao東工大)・森本 淳ATR)・杉山 将東工大IBISML2012-95
The goal of reinforcement learning is to obtain the policy m... [more] IBISML2012-95
pp.17-24
IBISML 2013-03-05
14:10
愛知 名古屋工業大学 制約付き最小二乗密度差推定
グエン トゥアン デュオンマシナス クリスト デュ プレシス東工大)・金森敬文名大)・杉山 将東工大IBISML2012-104
 [more] IBISML2012-104
pp.79-86
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 変分ベイズ主成分分析の次元推定性能保証について
中島伸一ニコン)・冨岡亮太東大)・杉山 将東工大)・デリン ババカンイリノイ大IBISML2012-66
ベイズ推定の効率的近似手法である変分ベイズ法は,
多くの応用において高い性能を示している.
しかし,その性能は理論的... [more]
IBISML2012-66
pp.229-236
IBISML 2012-06-19
10:00
京都 京都キャンパスプラザ パラメトリック計画法を用いたS3VMの最適化手法に関する一考察
小川晃平竹内一郎名工大)・杉山 将東工大IBISML2012-1
半教師有り学習の目的はラベル無しインスンタンスを利用してラベル有りインスタンスのみを用いた場合よりも汎化性能のよい分類器... [more] IBISML2012-1
pp.1-8
IBISML 2012-06-20
10:30
京都 京都キャンパスプラザ 密度差推定
杉山 将東工大)・金森敬文名大)・鈴木大慈東大)・ドゥ・プレシ マーティヌス・クリストフェルソン リウ東工大)・竹内一郎名工大IBISML2012-8
We address the problem of estimating the difference between
... [more]
IBISML2012-8
pp.49-56
IBISML 2012-06-20
14:20
京都 京都キャンパスプラザ Winning the Kaggle Algorithmic Trading Challenge with the Composition of Many Models and Feature Engineering
Ildefons Magrans de AbrilMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2012-12
 [more] IBISML2012-12
pp.79-84
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