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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 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]ヒンジ損失最小化におけるセーフサンプルスクリーニングルール
小川晃平川本大和鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2013-39
本論文ではサポートベクトルマシン(SVM) などのヒンジ損失関数最小化問題を学習する際に不要であるインスタンスを学習前に... [more] IBISML2013-39
pp.23-30
IBISML 2013-11-13
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]逐次学習のためのスクリーニングルール
鈴木良規奥村翔太小川晃平竹内一郎名工大IBISML2013-64
オンライン学習などでは逐次的にデータが得られるたびにモデルの最適化を繰り返す必要があるので効率的なアルゴリズムが必要であ... [more] IBISML2013-64
pp.213-218
IBISML 2013-03-05
16:05
愛知 名古屋工業大学 非サポートベクトルのスクリーニングを用いたSVMのパス計算
小川晃平鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2012-108
本論文ではサポートベクトルマシン(SVM)のパス計算を行う際, 分類境界に与えない非サポートベクトル(非SV)を学習前に... [more] IBISML2012-108
pp.107-114
PRMU 2013-02-21
15:30
大阪 大阪府立大 人の会話中における「話したい/聞きたい」表情認識
渡辺雄一深津大輔武川直樹東京電機大PRMU2012-146
人とロボットが円滑にコミュニケーションするためには,ロボットが人の「話したい/聞きたい」状態を読み取り,適切なタイミング... [more] PRMU2012-146
pp.97-102
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 パラメトリック計画法を用いたSVMブートストラップ計算の高速化
鈴木良規小川晃平竹内一郎名工大IBISML2012-73
本稿ではブートストラップ法を用いてサポートベクトルマシン(SVM)の統計的バラツキを推定するタスクを考察する.
数千... [more]
IBISML2012-73
pp.277-282
PRMU, SP
(共催)
2012-02-10
14:50
宮城 東北大学 青葉山キャンパス GMM-SupervectorとSVMを用いた映像からのイベント検出
上嶋勇祐井上中順篠田浩一東工大)・佐藤俊介キヤノンPRMU2011-230 SP2011-145
映像からのイベント検出では,様々な環境で撮影された大量の映像資源の中から,複雑なイベントの検出を行う.本論文では,GMM... [more] PRMU2011-230 SP2011-145
pp.195-200
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2011-09-05
13:30
北海道 はこだて未来大学 [招待講演]パターン認識と機械学習のための最適解パス追跡アルゴリズム
竹内一郎名工大PRMU2011-66 IBISML2011-25
パターン認識や機械学習アルゴリズムの多くは数理最適化問題として定式化される. これらの最適化問題には正則化パラメータのよ... [more] PRMU2011-66 IBISML2011-25
pp.59-60
MBE, NC
(併催)
2010-11-18
18:10
宮城 東北大学 脳波識別における事後確率推定精度の比較検討 ~ サポートベクターマシンと関連ベクターマシンの比較 ~
高橋弘武吉川大弘古橋 武名大NC2010-61
識別問題における事後確率は,識別結果の棄却判定等に用いることができる有用な情報である.
例えば,脳波などの識別結果を用... [more]
NC2010-61
pp.47-52
IBISML 2010-11-04
15:00
東京 東大生産研 [ポスター講演]混合ノルム正則化を用いたコスト考慮型学習の同時変数選択に関する研究
杉浦 徹小出和諒本郷辰哉名工大)・烏山昌幸名工大/学振)・竹内一郎名工大IBISML2010-70
誤分類コストの異なる分類問題においてはコスト考慮型学習を用いることが有用である. 本研究では, 同一のデータに対して異な... [more] IBISML2010-70
pp.83-90
IBISML 2010-11-05
15:30
東京 東大生産研 [ポスター講演]近似解のパス追跡に関する一考察
烏山昌幸名工大/学振)・竹内一郎名工大IBISML2010-89
機械学習におけるパス追跡は解の区分線形性を利用し,最適化問題の厳密解を追跡する.しかし,(a)大きなデータセットでは解の... [more] IBISML2010-89
pp.221-230
NLP 2010-10-29
12:20
大阪 大阪大学豊中キャンパス待兼山会館 カーネルの自動調整機能を備えたSVMの特徴空間の圧縮方法
森 耕平・○陵城孝志神戸大NLP2010-98
サポートベクトルマシンにを対象として,分離平面と同時にカーネル行列を学習することにより分離のマージンを広げる手法と,特徴... [more] NLP2010-98
pp.95-98
IBISML 2010-06-14
15:30
東京 東大武田ホール 2次損失サポートベクトルマシンの非線形正則化パスに関する一考察
烏山昌幸竹内一郎名工大IBISML2010-6
サポートベクトルマシン(SVM)はモデルの複雑さを調節する正則化パラメータを持つが,最適な正則化パラメータを設定するには... [more] IBISML2010-6
pp.23-31
NC, MBE
(併催)
2010-03-10
10:40
東京 玉川大学 サポートベクトルマシンのラベル並べ替え解のパス追跡とマイクロアレイデータ解析への応用に関する一考察
石川勇太磯部浩太竹内一郎名工大NC2009-132
マイクロアレイ技術により多くの遺伝子発現量を同時に計測できるようになった. マイクロアレイデータ解析の基本的なタスクは,... [more] NC2009-132
pp.261-266
NC, MBE
(併催)
2010-03-11
13:20
東京 玉川大学 評価値の離散変化追跡によるランキングモデルの最適化に関する一考察
原田尚幸長谷川拓矢烏山昌幸竹内一郎名工大NC2009-166
ランキング学習の分野で良く知られているサポートベクトルマシンを用いた手法(Ranking SVM)では学習に用いる損失関... [more] NC2009-166
pp.461-466
NLP 2009-11-11
16:20
鹿児島 屋久島環境文化村センター 凸2次計画問題に対する2段階逐次部分最適化アルゴリズムの実験的評価
小林裕太高橋規一九大NLP2009-97
凸2次計画問題は線形制約条件の下で凸2次関数を最小化する最適化問題であり,多くの分野で重要な役割を果たしている.著者らは... [more] NLP2009-97
pp.85-90
IE, ITS, ITE-HI, ITE-ME, ITE-AIT
(共催)
2009-02-05
15:20
北海道 北海道大学大学院 情報科学研究科 画像中の知覚的に顕著な物体や人の自動検出
高屋峰輝滝口弘輝前田純治室蘭工大ITS2008-75 IE2008-245
人間の視覚プロセスの初期段階において,知覚的に顕著な物体に
優先的に注視する性質があることがわかっている.
この視覚... [more]
ITS2008-75 IE2008-245
pp.233-238
CAS, NLP
(共催)
2009-01-23
13:00
宮崎 ホテルマリックス(宮崎) 一般の凸2次計画問題に対する分割法の大域収束性について
小林裕太高橋規一九大CAS2008-92 NLP2008-122
凸2次計画問題は線形制約条件の下で凸2次関数を最小化する最適化問題であり,様々な分野で応用されている.著者らは最近,SV... [more] CAS2008-92 NLP2008-122
pp.159-163
NC, MBE
(併催)
2008-03-13
13:30
東京 玉川大学 忘却係数を持つサポートベクトルマシンの統計的解析
野村佳彦船谷浩之池田和司京大NC2007-168
サポートベクトルマシン(SVM)は通常バッチ処理で学習されるが,学習すべき目標が時間変化する状況では何らかの工夫が必要に... [more] NC2007-168
pp.331-336
PRMU 2008-02-22
11:15
茨城 筑波大学 眼球運動の特徴による回答確信度の推定に注視行動が及ぼす影響
中山 実高橋佳行東工大PRMU2007-237
眼球運動は注視行動だけでなく対象への興味や理解などの心理的な要因も反映する.
この特性を利用して回答確信度を眼球運動の... [more]
PRMU2007-237
pp.131-136
MBE, NC
(併催)
2007-12-22
09:50
愛知 名古屋大学 交差検証誤差最小化によるSV回帰ハイパーパラメータ最適化の高速化
烏山昌幸中野良平名工大NC2007-73
サポートベクトル回帰(SVR)の汎化性能は,ハイパーパラメータである無反応領域の幅$\varepsilon$,ペナルティ... [more] NC2007-73
pp.13-18
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