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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
NC	2007-03-15 11:00	東京	玉川大学	混合PLSモデルによるオンライン次元縮約 ○速水治郎・山内康一郎（北大）	[more]	NC2006-173 pp.117-122
NC	2007-03-15 11:40	東京	玉川大学	投機的変数選択法によるオンラインクラス分類問題の高速学習 ○増田真平・蓼内洋平・西田京介・山内康一郎（北大）	高次元データの多くは不要な変数が多く含まれている．このような変数を含んだまま学習機械に入力すると，高い精度を得るまでに膨... [more]	NC2006-175 pp.129-134
NC	2007-03-15 14:20	東京	玉川大学	有限資源環境下における睡眠期間を導入した追加学習法 ○三神浩平・山内康一郎（北大）	細胞数を最適に保つため、自動的に自らの細胞数を調整するニューラルネットワークが数多く提案されている。そのほとんどは最適な... [more]	NC2006-180 pp.159-164
NC	2007-03-16 11:20	東京	玉川大学	自動車加速時におけるアクセル操作の習熟過程のモデル化と実験的検討 ○渡邊　創（北大）・大森隆司（玉川大）・山内康一郎（北大）・阪口　豊（電通大）	[more]	NC2006-191 pp.29-34
NC	2007-01-26 15:20	北海道	登別万世閣（登別温泉）	階層型モジュラーネットワークによる動的環境下での学習の高速化とリソースの軽減 ○山下泰弘・山内康一郎（北大）	本稿では時刻とともに学習すべき入出力関係が変化する動的環境におけるオンライン学習問題を対象とする．特に、一度学習した環境... [more]	NC2006-113 pp.75-80
NC	2006-05-26 15:20	宮城	東北大学	投機的FilterとWrapperによるオンライン学習の高速化～高速次元選択法の検討～大島龍二・○山内康一郎（北大）・大森隆司（玉川学園大）	本稿ではonline次元選択を行うことにより，多次元入力パターンを少数サンプルで学習する手法を提案する．一般に多... [more]	NC2006-6 pp.31-36
NC	2006-03-16 13:25	東京	玉川大学	RBFによる睡眠期間を導入したモデル選択付き追加学習法～他の追加学習手法との比較～ ○山内康一郎・速水治郎（北大）	[more]	NC2005-143 pp.109-114
NC	2006-01-24 09:00	北海道	北海道大学	Concept-Drifting環境に適応可能なクラシファイアアンサンブルシステム ○西田京介・山内康一郎・大森隆司（北大）	機械学習アルゴリズムの多くは静的環境を想定し，多くの訓練サンプルを一度に与えられた状態で解くべきタスクに対してゼロから学... [more]	NC2005-98 pp.1-6
NLP	2004-11-27 09:50	福岡	九州工業大学	脳型と呼ばれる情報処理の定式化とその計算アーキテクチャ化を目指して～タスク認識に基づく即応的FPCの試み～ ○大森隆司・小川昭利・山内康一郎（北大）	[more]	NLP2004-79 pp.19-24

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