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 58件中 21~40件目 [前ページ]  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IPSJ-SLDM, IPSJ-ARC
(共催)
RECONF, VLD, CPSY
(共催)
(連催) [詳細]
2020-01-24
11:25
神奈川 慶応義塾大学 日吉キャンパス 来往舎 CUDAを用いたハッシュ関数Keccakに対応するレインボーテーブル生成の高速化
グェン ダット トゥオン岩井啓輔松原 隆黒川恭一防衛大VLD2019-84 CPSY2019-82 RECONF2019-74
本稿では,GPU用統合開発環境CUDAを用いたハッシュ関数Keccakに対応するレインボーテーブル生成の高速化実装を提案... [more] VLD2019-84 CPSY2019-82 RECONF2019-74
pp.181-186
HWS
(第二種研究会)
2019-12-06
16:00
東京 浅草橋ヒューリックカンファレンス [ポスター講演]SAKURA-XのFPGAに実装した軽量暗号LED及びSKINNYへの相関電力解析とその対策
田中隼人岩井啓輔松原 隆黒川恭一防衛大
 [more]
CCS 2019-11-14
13:25
兵庫 神戸大学 データセットシフト下における深層学習の確信度の較正
吉田和輝松原 崇上原邦昭神戸大CCS2019-25
確信度の較正は,深層学習において,未知データの予測クラスだけでなく,予測の信頼性を得たいといったときに重要となる.しかし... [more] CCS2019-25
pp.5-8
CCS 2019-11-15
10:20
兵庫 神戸大学 画像テキスト間検索のための埋め込み空間の変形
松原 崇神戸大CCS2019-31
 [more] CCS2019-31
pp.33-36
CCS 2019-11-15
10:45
兵庫 神戸大学 偶然的不確実性に頑健な深層教師なし欠陥領域セグメンテーション
佐藤一輝濱 健太松原 崇上原邦昭神戸大CCS2019-32
 [more] CCS2019-32
pp.37-40
CCS 2019-11-15
11:10
兵庫 神戸大学 属性を考慮した深層生成モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断
草野航希田代哲生松原 崇上原邦昭神戸大CCS2019-33
 [more] CCS2019-33
pp.41-44
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-17
13:00
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 ベイズ的深層学習を用いた画像テキスト検索における信頼性評価
濱 健太松原 崇上原邦昭神戸大IBISML2019-1
深層ニューラルネットワークを含む, 多くの機械学習アルゴリズムで出力結果の信頼性をいかにして評価 するかは大きな課... [more] IBISML2019-1
pp.1-8
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-17
13:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 自動運転向け物体検出システムのための敵対的昼夜変換
藤岡和暉神戸大)・町田貴史豊田中研)・松原 崇上原邦昭神戸大IBISML2019-2
 [more] IBISML2019-2
pp.9-14
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-17
13:50
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 深層教師なし異常部分検知のための偶然的不確実さを考慮した異常度
佐藤一輝濱 健太松原 崇上原邦昭神戸大IBISML2019-3
 [more] IBISML2019-3
pp.15-20
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-17
17:35
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 深層特権属性モデルによるfMRI画像に基づく精神疾患診断
草野航希田代哲生松原 崇上原邦昭神戸大NC2019-12
機械学習ベースの精神診断疾患には,バイオマーカーの発見や内部メカニズムの理解に役立つことが期待されている.最近の研究では... [more] NC2019-12
pp.45-50
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-18
13:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Hybrid Reinforcement and Imitation Learning for Human-Like Agents
Rousslan Fernand Julien DossaXinyu LianKobe Uni)・Hirokazu NomotoEQUOS RESEARCH)・Takashi MatsubaraKuniaki UeharaKobe UniNC2019-16 IBISML2019-14
強化学習では,収益の最大化を目指して訓練することで,様々な課題が解決できる.
しかしながら,ゲームAIや自動運転などに... [more]
NC2019-16 IBISML2019-14
pp.69-74(NC), pp.91-96(IBISML)
CCS 2018-11-23
10:50
兵庫 神戸大学 A Human-Like Agent Based on a Hybrid of Reinforcement and Imitation Learning
Xinyu LianRousslan Fernand Julien DossaKobe Univ.)・Hirokazu NomotoEQUOS RESEARCH)・Takashi MatsubaraKuniaki UeharaKobe Univ.CCS2018-41
 [more] CCS2018-41
pp.45-50
CCS 2018-11-23
14:55
兵庫 神戸大学 ハイパーネットによる畳み込みニューラルネットワークの暗黙的事後分布推定
鵜飼健矢松原 崇上原邦昭神戸大CCS2018-45
ニューラルネットワークは複雑な表現を学習することができ,様々なタスクで高い性能を示している.
しかし,学習に利用できる... [more]
CCS2018-45
pp.67-72
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-09-20
09:50
福岡 福岡工業大学 ガウス分布を用いた埋め込みによる画像テキスト間検索
濱 健太松原 崇上原邦昭神戸大PRMU2018-38 IBISML2018-15
単語表現の獲得において, 単語を空間上の点へ埋め込むことは一般的である.
最近の研究では, 点ではなく確率分布へ埋め... [more]
PRMU2018-38 IBISML2018-15
pp.17-20
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-09-20
09:40
福岡 福岡工業大学 画像パッチワークによる新しいdata augmentationの提案
高橋 良松原 崇上原邦昭神戸大PRMU2018-43 IBISML2018-20
膨大なパラメータを持つ深層畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural NetWork; C... [more] PRMU2018-43 IBISML2018-20
pp.47-54
IN, CCS
(併催)
2018-08-02
13:50
北海道 きたゆざわ 森のソラニワ 深層生成モデルの構造化によるfMRI画像からの特徴抽出
田代哲生松原 崇上原邦昭神戸大CCS2018-32
 [more] CCS2018-32
pp.29-32
EA, ASJ-H, ASJ-AA
(共催)
2018-07-24
13:00
北海道 北海道大学 [ポスター講演]ハフ変換を用いた水中音響信号の雑音処理手法の提案
平 誉大松原 隆岩井啓輔黒川恭一防衛大EA2018-11
水中音響信号は海洋環境計測や海底資源の探査,生態モニタなど,様々な分野で利用されている.この種の信号処理において問題とな... [more] EA2018-11
pp.59-64
CCS 2017-11-09
14:55
大阪 大阪大学 Feedback Alignmentに基づく自己符号化器のヘブ則様学習アルゴリズムの検討
松原 崇神戸大CCS2017-24
多層パーセプトロンの学習アルゴリズムには誤差逆伝播法が用いられてきた.しかし,近年feedback alignmentに... [more] CCS2017-24
pp.21-24
AP 2017-08-24
10:00
北海道 函館工業高等専門学校 コプライムアレーを利用した未知の到来波数に対する到来方向推定法
グェン アントゥワン松原 隆黒川恭一防衛大AP2017-69
Palらの提案した手法では,コプライムアレーを用いて仮想の一様線形アレー(ULA: Uniform Linear Arr... [more] AP2017-69
pp.7-12
AP 2016-12-08
13:25
東京 機械振興会館 Coprime ArrayとNested Arrayを用いた高性能な到来方向推定法
グェン アントゥワン松原 隆黒川恭一防衛大AP2016-126
本研究では,Coprime array(コプライムアレー)及びNested array(ネステッドアレー)を考える.Pa... [more] AP2016-126
pp.17-22
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