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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
ICSS
,
IPSJ-SPT
(連催)
2018-03-07
13:00
北海道
沖縄北部雇用能力開発総合センター
Graphical Lassoを用いたダークネットデータのリアルタイム分析に基づくマルウェア活動検知に関する検討
○
韓 燦洙
(
九大
)・
島村隼平
(
クルウィット
)・
高橋健志
・
井上大介
(
NICT
)・
川喜田雅則
・
竹内純一
(
九大
)・
中尾康二
(
NICT
)
ICSS2017-51
本研究ではダークネットトラフィックデータからサイバー空間での悪性の活動(特に,ボットネット)を自動的かつリアルタイムに検...
[more]
ICSS2017-51
pp.1-6
IBISML
2017-11-09
13:00
東京
東京大学
一般化$ell_1$正則化問題に対するオンライン最適化手法
○
中里佳央
・
福地一斗
(
筑波大
)・
佐久間 淳
(
筑波大/理研/JST
)
IBISML2017-47
構造正則化は事前知識をモデルに導入することで精度を向上させたり、解釈しやすいモデルを作成するために有用である.
ま...
[more]
IBISML2017-47
pp.93-100
IBISML
2017-11-10
13:00
東京
東京大学
[ポスター講演]Graph Product Multilayer Network型Gauss Markov確率場の構造学習
○
高品佑也
・
井上真郷
(
早大
)
IBISML2017-88
グラフィカルモデルの構造推定は,多変量解析や異常検知など様々な用途で有用である.特に,連続変量のMarkov 確率場の構...
[more]
IBISML2017-88
pp.383-388
NC
,
NLP
(併催)
2017-01-26
16:00
福岡
北九州学術研究都市 産学連携センター
LASSOを用いたスパースなフーリエ表現を持つ受容野の高速推定
○
谷田 健
・
坂本浩隆
・
五十嵐康彦
・
出利葉 健
・
徳田 悟
(
東大
)・
佐々木耕太
・
大澤五住
(
阪大
)・
岡田真人
(
東大/理研
)
NC2016-52
本研究では,視覚神経細胞の受容野を高速に推定する手法を提案する.神経細胞の持つ応答特性は,受容
野と呼ばれる時空間フィ...
[more]
NC2016-52
pp.25-30
IBISML
2016-11-17
14:00
京都
京都大学
全状態探索による線形回帰のスパース変数選択
○
五十嵐康彦
・
竹中 光
・
中西 (大野)義典
(
東大
)・
植村 誠
(
広島大
)・
池田思朗
(
統計数理研
)・
岡田真人
(
東大
)
IBISML2016-90
本研究では線形回帰におけるスパース変数選択を行うため,
最適な説明変数の組合せが$K$-スパースであると仮定し,
そ...
[more]
IBISML2016-90
pp.313-320
IPSJ-BIO
,
IPSJ-MPS
(共催)
NC
,
IBISML
(併催)
(連催)
※学会内は併催
[詳細]
2016-07-05
13:00
沖縄
沖縄科学技術大学院大学
非線形埋込み型特徴量選択のための単結合ニューラルネットワークの提案
○
須藤明人
(
東大
)・
樋口知之
・
中野慎也
・
斎藤正也
(
統計数理研
)・
矢部貴大
・
関本義秀
(
東大
)
IBISML2016-1
特徴量選択手法は、選択の基準によってラッパー法、フィルター法、埋込み法に分類できるが、埋込み法はいわゆるスパースモデリン...
[more]
IBISML2016-1
pp.127-131
IBISML
2015-11-26
15:00
茨城
つくば国際会議場
[ポスター講演]スパース表現を用いた非線形多層主成分分析における学習結果の分類法について
○
香田夏輝
・
渡辺澄夫
(
東工大
)
IBISML2015-55
砂時計型ニューラルネットを用いた非線形多層主成分分析(Nonlinear Multi-Layer Principal C...
[more]
IBISML2015-55
pp.19-24
IBISML
2015-11-27
14:00
茨城
つくば国際会議場
[ポスター講演]ベイジアンマスキングを用いたスパース特徴選択
○
近藤洋平
(
京大
)・
林 浩平
(
NII
)・
前田新一
(
京大
)
IBISML2015-88
線形モデルのパラメータ推定において、L2やL1といった正則化項を導入することでタスクに無関係な特徴量に対する重みを小さく...
[more]
IBISML2015-88
pp.265-272
IPSJ-BIO
,
IPSJ-MPS
(連催)
NC
,
IBISML
(併催)
[詳細]
2015-06-23
14:15
沖縄
沖縄科学技術大学院大学
セーフスクリーニングを用いた組み合わせ効果を持つスパースモデルの効率的学習
○
中川和也
・
鈴村真矢
・
烏山昌幸
・
竹内一郎
(
名工大
)
IBISML2015-10
多くの機械学習のタスクにおいて, 各特徴間の相互作用効果を考慮することが重要であると考えられる.
しかし全ての相互作...
[more]
IBISML2015-10
pp.63-68
IPSJ-BIO
,
IPSJ-MPS
(連催)
NC
,
IBISML
(併催)
[詳細]
2015-06-23
17:00
沖縄
沖縄科学技術大学院大学
MDL理論によるlassoのリスク上界
○
川喜田雅則
・
豊暉原侑心
・
竹内純一
(
九大
)
IBISML2015-16
無作為計画線形回帰問題におけるlassoの情報理論的リスク上界を導出する.罰則
付き最尤推定は二段階符号化の手続きと解...
[more]
IBISML2015-16
pp.101-107
NC
,
MBE
(共催)
2015-03-17
13:50
東京
玉川大学
情報量規準WAICを用いたLASSO学習の最適化と都市データ解析への応用
○
宮崎 大
・
渡辺澄夫
(
東工大
)
MBE2014-175 NC2014-126
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 回帰は,二...
[more]
MBE2014-175
NC2014-126
pp.331-336
ISEC
,
IT
,
WBS
(共催)
2015-03-03
10:30
福岡
北九州市立大学 ひびきのキャンパス
L1罰則付き線形回帰のMDLによる推定誤差上界について
○
豊暉原侑心
・
川喜田雅則
・
竹内純一
(
九大
)
IT2014-93 ISEC2014-106 WBS2014-85
1991 年に,Barron and Cover は,MDL 推定の推定誤差に関して,誤差の上界がMDL 推定量に対応す...
[more]
IT2014-93
ISEC2014-106
WBS2014-85
pp.199-204
IBISML
2014-11-18
15:00
愛知
名古屋大学
[ポスター講演]情報量規準WAICを用いたLASSOハイパーパラメータの最適化法
○
宮崎 大
・
渡辺澄夫
(
東工大
)
IBISML2014-63
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 回帰は回帰...
[more]
IBISML2014-63
pp.213-218
MI
2014-01-26
10:00
沖縄
沖縄ぶんかテンブス館
スパースモデリングに基づく確率アトラスの構築とセグメンテーションへの応用
○
梅津 駿
・
清水昭伸
・
渡部秀文
(
東京農工大
)・
縄野 繁
(
国際医療福祉大
)
MI2013-56
本稿では,パッチベースのスパースモデリングによる被検者固有確率アトラスの構築アルゴリズムを提案する.本手法は,アトラス構...
[more]
MI2013-56
pp.1-6
MI
2014-01-26
13:30
沖縄
沖縄ぶんかテンブス館
手入力ランドマークとスパース表現を用いた多時相CT像からの膵臓抽出処理の改善
○
渡部秀文
・
清水昭伸
(
東京農工大
)・
縄野 繁
(
国際医療福祉大
)
MI2013-66
本報告では,多時相腹部CT像からの膵臓領域抽出処理の高度化のために,粗抽出領域と手入力されたランドマークを条件とする条件...
[more]
MI2013-66
pp.59-64
MI
2014-01-26
16:20
沖縄
沖縄ぶんかテンブス館
臓器位置合わせにおける体型正規化のためのランドマークの選択
○
堤 貴浩
・
本谷秀堅
(
名工大
)
MI2013-86
本研究では,臓器位置合わせのための体型正規化に利用するランドマーク(LM)を選択する手法を提案する.体型正規化は臓器の位...
[more]
MI2013-86
pp.165-168
MI
2013-11-07
15:50
広島
広島市立大学
多時相CT像からの膵臓抽出処理の改良
○
渡部秀文
・
清水昭伸
(
東京農工大
)・
縄野 繁
(
国際医療福祉大
)
MI2013-54
本報告では,多時相腹部CT像からの膵臓領域抽出処理の高度化のために,粗抽出領域を条件とする条件付き確率アトラスの改良手法...
[more]
MI2013-54
pp.45-50
MI
2013-09-13
11:10
千葉
千葉大学工学部15号棟110号室
[特別講演]スパースモデリングによる情報処理
○
池田思朗
(
統計数理研
)
MI2013-40
スパースモデリングとは情報源が「疎」であることを積極的に用いた情報処理の方法である.統計学における LASSO,情報理論...
[more]
MI2013-40
p.19
MI
2013-07-18
10:35
宮城
東北大学片平キャンパス・さくらホール
新たな解剖学的ランドマーク空間分布モデルの推定法によるランドマーク検出性能の試み ~ Smoothly Clipped Absolute Deviation (SCAD)とGraphical lassoとの比較 ~
○
花岡昇平
(
東大医学部附属病院
)・
増谷佳孝
(
東大医学部附属病院/東大
)・
根本充貴
・
野村行弘
・
三木聡一郎
・
吉川健啓
・
林 直人
(
東大医学部附属病院
)・
大友 邦
(
東大医学部附属病院/東大
)
MI2013-20
我々はこれまで、Graphical lassoにより推定した人体内の解剖学的ランドマークの空間分布の統計学的モデルを用い...
[more]
MI2013-20
pp.7-12
MI
2013-01-24
10:30
沖縄
ぶんかテンブス館
Graphical lassoによる解剖学的ランドマーク間距離の疎な無向グラフィカルモデルの作成 ~ ランドマーク自動検出システムへの応用可能性の検討 ~
○
花岡昇平
・
増谷佳孝
・
根本充貴
・
野村行弘
・
三木聡一郎
・
吉川健啓
・
林 直人
・
大友 邦
(
東大
)
MI2012-64
我々はこれまでに、人体内の解剖学的ランドマークの空間的分布を多変量ガウス分布を用いて統計学的にモデル化し、ランドマーク自...
[more]
MI2012-64
pp.13-18
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