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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, MBE (併催) |
2024-03-11 11:40 |
東京 | 東京大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
時系列未来予想符号化:予測符号化に知見を得たリカレントニューラルネットワークの新しい処理方式の提案 ○和久井優斗・加藤准也・夏秋 嶺・廣瀬 明（東大）  NC2023-46 |
近年、リカレントニューラルネットワーク(RNN)と自由エネルギー原理が注目されている。FEPは、予測した出力と本来の入力... [more] | NC2023-46 pp.19-24 |
| SIP, IT, RCS (共催) |
2024-01-19 10:20 |
宮城 | 東北大学 青葉記念会館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
位置と伝搬チャネルの能動的推論による基地局間協調送受信 ○大歳達也・村田正幸（阪大） IT2023-63 SIP2023-96 RCS2023-238 |
本研究では、無線通信技術における基地局間の協調型ビームフォーミングに着目し、新たなアプローチとして自由エネルギー原理（F... [more] | IT2023-63 SIP2023-96 RCS2023-238 pp.181-186 |
| CCS | 2023-03-26 11:15 |
北海道 | 北海道 ルスツリゾートホテル&コンベンション | 自由エネルギー原理に基づく予測符号化ネットワークのハードウェア実装 萩原成基・○國見峻史・安藤洸太（北大）・赤井 恵（北大/阪大）・浅井哲也（北大） CCS2022-69 |
我々エージェントは知覚と行動を通じて生成モデルを学習し，外環境に適応していると捉えることができる．本研究ではこれらの過程... [more] | CCS2022-69 pp.36-41 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2023-03-03 17:25 |
北海道 | はこだて未来大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
正規交差関数の平均場近似における自由エネルギーについて ○青柳美輝（日大） PRMU2022-127 IBISML2022-134 |
特異モデルに関する自由エネルギーの主要項は，特異点解消を用いて，カルバック情報量の正規交差関数を求めることによって得るこ... [more] | PRMU2022-127 IBISML2022-134 pp.378-383 |
| NC, MBE (併催) |
2022-09-29 13:50 |
宮城 | 東北大学 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
ニューラルネットワークにおける等方的推論とモジュラリティ ○大西由真・今城朋彬・松原勇介・橋田浩一（東大） NC2022-37 |
ニューラルネットワークは連立方程式とみなすことができる。それによる推論は、連立方程式を解くこと(制約充足)に相当する。制... [more] | NC2022-37 pp.20-23 |
| CCS, NLP (共催) |
2022-06-10 16:45 |
大阪 | 大阪大学 豊中キャンパス シグマホール （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
加速度信号の多変量時間応答関数法を用いた脳波計測データの運動アーチファクト低減 ○梅原広明・横田悠右（NICT）・岡田真人（東大/NICT）・成瀬 康（NICT） NLP2022-24 CCS2022-24 |
装着及び計測が容易なドライ電極を用いた脳波計測システムの開発が進み，実際の生活環境に近い状態での脳活動計測が可能となって... [more] | NLP2022-24 CCS2022-24 pp.123-128 |
| NC, MBE (併催) |
2020-03-05 13:00 |
東京 | 電気通信大学 （開催中止，技報発行あり） |
最適な確率分布が一意でないときのベイズ学習曲線 ○永安修也・渡辺澄夫（東工大） NC2019-94 |
ベイズ推測は広く用いられている統計的手法である. その汎化損失や自由エネルギーの漸近挙動は汎化損失を最小にする最適なパラ... [more] | NC2019-94 pp.107-112 |
| IBISML | 2020-01-09 13:00 |
東京 | 統計数理研究所 | 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） IBISML2019-18 |
混合多項分布は複数の要因を持つと考えられるデータの統計的推測において広く用いられている．しかしながら， 階層的なパラメー... [more] | IBISML2019-18 pp.1-8 |
| IBISML | 2020-01-09 13:25 |
東京 | 統計数理研究所 | 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） IBISML2019-19 |
ニューラルネットワークの学習において，活性化関数の選択は学習挙動や精度に大きく影響を与える．広く利用されている活性化関数... [more] | IBISML2019-19 pp.9-15 |
| SDM | 2018-11-09 09:20 |
東京 | 機械振興会館 | ［招待講演］4H-SiCトレンチ埋込成長のトポグラフィシミュレーション ○望月和浩・紀 世陽・小杉亮治・米澤喜幸・奥村 元（産総研） SDM2018-70 |
化学的気相堆積（CVD）を用いた4H-SiCスーパージャンクション素子向けトレンチ埋込成長に関するトポグラフィシミュレー... [more] | SDM2018-70 pp.29-34 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］混合ロジスティック回帰の局所変分近似による推定と変分自由エネルギーの考察 ○中村文士・小西亮介（ゼネリックソリューション）・清木 康（慶大） IBISML2018-48 |
混合ロジスティック回帰は、ロジスティック回帰が混合したモデルであり、表現力の高いモデルであり、心理学や社会学、マーケティ... [more] | IBISML2018-48 pp.29-36 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］非負値行列分解における変分近似精度の理論解析 ○林 直輝（NTTデータ数理システム） IBISML2018-51 |
非負値行列分解の変分自由エネルギーの漸近挙動が解 明されているが，その変分近似がBayes推測に対し てどれだけ良い... [more] |
IBISML2018-51 pp.53-60 |
| IBISML | 2018-11-05 15:10 |
北海道 | 北海道民活動センター（かでる2.7） | ［ポスター講演］Bayesian LARS-OLSによるコヒーレントフォノンの固有振動モード選択 ○坂田逸志・長野祥大（東大）・五十嵐康彦（JSTさきがけ）・村田 伸（東大）・溝口幸司（阪府大）・赤井一郎（熊本大）・岡田真人（東大） IBISML2018-78 |
コヒーレントフォノン(CP)信号には物質の性質を表す固有振動モードと実験的アーティファクトが混合して含まれており，時系列... [more] | IBISML2018-78 pp.255-262 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | 変分ベイズ法を用いたクラスタ構造変化の抽出 ○梶 大介（デンソー）・渡辺一帆（豊橋技科大） IBISML2016-78 |
変分ベイズ法は事後分布に対して平均場近似の手法を用いることでベイズ学習を高速に行う学習法であり，クラスタリング問題など幅... [more] | IBISML2016-78 pp.229-233 |
| 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 |
| NC, MBE (併催) |
2014-03-18 13:40 |
東京 | 玉川大学 | 交換モンテカルロ法を用いた情報量規準WBICの計算機実験による検証 ○徳田 悟・永田賢二（東大）・渡辺澄夫（東工大）・岡田真人（東大/理研） NC2013-109 |
神経回路網や混合分布など階層的な構造を持つモデルでは，AICやBICに要請される漸近正規性が成立しない．このようなモデル... [more] | NC2013-109 pp.121-126 |
| IBISML | 2012-11-07 15:30 |
東京 | 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 | 自由エネルギーによる潜在変数推定精度の計算法 ○山崎啓介（東工大）・渡辺一帆（奈良先端大）・梶 大介（コニカミノルタエムジー） IBISML2012-44 |
混合正規分布や隠れマルコフモデルなど潜在変数を用いて表現される階層型モデルが機械学習やデータマイニングなどの分野で広く使... [more] | IBISML2012-44 pp.75-81 |
| NC, IPSJ-BIO (連催) (連催) [詳細] |
2011-06-24 16:30 |
沖縄 | 琉球大学 50周年記念館 | Solving POMDPs using Restricted Boltzmann Machines with Echo State Networks ○Makoto Otsuka・Junichiro Yoshimoto・Stefan Elfwing・Kenji Doya（OIST） NC2011-19 |
部分観測マルコフ決定過程(POMDP)により定式化される 環境下において最適な行動選択を実現するための アプローチに... [more] |
NC2011-19 pp.143-148 |
| IBISML | 2010-11-04 15:00 |
東京 | 東大生産研 | ［ポスター講演］CCCPを用いたTRW自由エネルギー最小化に基づく確率推論 ○西山 悠（理研）・Xingyao Ye・Alan L. Yuille（カリフォルニア大ロサンゼルス校） IBISML2010-66 |
本稿ではWainwrightのTRW自由エネルギーを，CCCPによって最小化する確率推論アルゴリズムTRW-CCCPを開... [more] | IBISML2010-66 pp.51-58 |
| NC, MBE (併催) |
2009-03-11 16:10 |
東京 | 玉川大学 | MCMCサンプルを中心に持つ混合正規分布の最適化による確率的複雑さの計算法 ○比護貴之・永田賢二・渡辺澄夫（東工大） NC2008-112 |
ベイズ学習において確率的複雑さは，学習モデルやハイパーパラメータの 最適化に用いられる規準である．しかしながら，マルコ... [more] |
NC2008-112 pp.51-56 |
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