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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
MoNA 2019-01-16
10:05
京都 キャンパスプラザ京都(京都駅前) 無線LANアクセスポイント選択問題への文脈付きバンディット問題の応用に関する検討
榊原太一西尾理志守倉正博山本高至京大)・鍋谷寿久東芝MoNA2018-58
AP選択問題に対する文脈付きバンディット問題の応用について検討する.様々な事業者による公衆無線LANサービスの提供により... [more] MoNA2018-58
pp.7-11
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]カーネル密度関数推定を用いたパラメータ密度の継承によるCNNの学習効率化
堀内圭佑亀山啓輔筑波大IBISML2018-45
畳み込みニューラルネットワーク (CNN) は,様々な識別問題において優れた性能を示してきた.しかしな がら,その複雑... [more] IBISML2018-45
pp.9-15
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]部分グラフに基づくグラフ間の距離学習
吉田知貴名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研)・烏山昌幸名工大/物質・材料研究機構/JSTIBISML2018-64
グラフ間の距離を測る標準的な考え方に部分グラフに基づくものがある. 分類などの実践的な状況では, 一部の部分グラフだけが... [more] IBISML2018-64
pp.151-158
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]Selective Inferenceに基づくスパース線形回帰モデルにおける能動学習
梅津佑太名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研IBISML2018-95
興味のあるパラメータを効率よく推定するために, 適当な最適性の基準を定めることで, あらかじめサンプリングするデータにつ... [more] IBISML2018-95
pp.381-388
CAS, SIP, MSS, VLD
(共催)
2018-06-14
17:00
北海道 北海道大学フロンティア応用科学研究棟 [招待講演]AI技術と知財 ~ スタートアップにおける知財戦略 ~
玉田雄三PFNCAS2018-16 VLD2018-19 SIP2018-36 MSS2018-16
学術的な分野でのAI(人工知能)技術の飛躍的な発展が産業界にも大きなインパクトを与えつつある。特に機械学習や深層学習と呼... [more] CAS2018-16 VLD2018-19 SIP2018-36 MSS2018-16
p.87
MoNA, IPSJ-DPS, IPSJ-MBL, IPSJ-ITS
(連催)
2018-05-25
09:20
沖縄 イーフ情報プラザ 深度画像を用いた深層強化学習によるミリ波通信のトラヒック制御の検討
三熊智哉西尾理志守倉正博京大)・淺井裕介宮武 遼NTTMoNA2018-1
ミリ波通信は見通し通信路が人体等で遮蔽されることで通信品質が急峻に低下する.そこで,RGB-Dカメラから人体遮蔽を予測し... [more] MoNA2018-1
pp.159-164
IPSJ-MBL, IPSJ-UBI
(共催)
MoNA, ASN
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-02-27
14:15
東京 上智大学 ミリ波路車間通信のカバレッジ拡大のための深層強化学習による車両移動制御
田谷昭仁西尾理志守倉正博山本高至京大MoNA2017-69
コネクテッドカーにおける高速通信を実現するため,広帯域を利用可能なミリ波帯が注目されているが,ミリ波帯の電波はマイクロ波... [more] MoNA2017-69
pp.317-322
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]Selective inferenceに基づくactive learningの選択バイアス補正
稲津 佑理研)・竹内一郎名工大/理研/物質・材料研究機構IBISML2017-74
与えられたデータから回帰モデルを構成し, 予測値を最大とする点における値を実際に観測してくるというアクティブラーニングの... [more] IBISML2017-74
pp.289-296
CNR 2017-06-16
10:00
東京 パナソニックラボラトリ東京(PLT) 有明 Determining Strategies behind Moves in the Game of Go
Vincent RichardMasahiko OsawaMichita ImaiKeio Univ.CNR2017-1
 [more] CNR2017-1
pp.1-6
ET 2017-05-27
11:30
東京 創価大学 ボードゲーム戦略を題材とする応用Javaプログラミング演習の支援と実践 ~ 対戦処理への仮想環境の導入とレイティング指標の改良 ~
花川直己富永浩之香川大ET2017-3
ボードゲーム戦略を題材とする応用Javaプログラミング演習を実践している.大会形式とし,戦略をサーバ上で対戦させ,戦績や... [more] ET2017-3
pp.13-20
ICSS, IPSJ-SPT
(連催)
2017-03-13
15:40
長崎 長崎県立大学シーボルト校 HTTP通信に着目したDeep Learningに基づくマルウェア感染端末検知手法と検知性能評価
西山泰史熊谷充敏岡野 靖神谷和憲谷川真樹NTT)・岡田和也関谷勇司東大ICSS2016-52
マルウェア感染に起因するインシデントを防ぐためには事前に感染を防ぐことが最善策である.しかし,現実には攻撃者の手により様... [more] ICSS2016-52
pp.49-54
MBE, NC
(併催)
2017-03-13
10:25
東京 機械振興会館 行動履歴データによる行動方策学習者の探索戦略変化の推定
内田滋穂里大羽成征石井 信京大NC2016-65
強化学習は,目的に合う方策を未知の環境との相互作用に基づく学習によって決める機械学習手法であり,ヒトを含む動物による自律... [more] NC2016-65
pp.7-12
IE, ITS
(共催)
ITE-AIT, ITE-HI, ITE-ME, ITE-MMS, ITE-CE
(共催)
(連催) [詳細]
2017-02-21
09:00
北海道 北海道大学 深層特徴の比較評価 ~ 分類器学習 vs. 距離計量学習 ~
堀口翔太伊神大貴相澤清晴東大
有用な深層特徴を得ることは画像に関わる全ての課題において重要である.分類器の中間層から抽出した特徴量が有用であることが知... [more]
PRMU 2016-12-16
10:30
鳥取 鳥取大学 無形概念認識の実現に向けてどんな技術が求められるのか?
橋本敦史京大PRMU2016-119
本稿では「無形の概念」の認識の実現に向けて必要な技術開発について考察する.近年の識別器の大幅な発展により,「有形の概念」... [more] PRMU2016-119
pp.27-28
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 混合ガウス分布を用いたサンプルクラスタリングに基づく方策探索
矢野泰樹前田新一京大IBISML2016-46
EM-based Policy Hyper Parameter Exploration (EPHE)(Wang et a... [more] IBISML2016-46
pp.9-15
ET 2016-03-05
14:55
香川 香川大学(幸町キャンパス) バックトラック型学習支援手法における各種問題の自動生成支援に関する研究
花城涼太儀保敬人宮里智樹琉球大ET2015-120
近年,就職や職場における各種適性試験等に対してリクルートマネージメントソリューションズからSPI総合検査(略:SPI)が... [more] ET2015-120
pp.147-151
RECONF 2015-09-18
09:25
愛媛 愛媛大学 機械学習された評価関数をもつTraxソルバ
中道拓也園田勇介松崎貴之尼崎太樹飯田全広久我守弘末吉敏則熊本大RECONF2015-33
本研究では,ボードゲームTrax のソルバを開発する.基本戦略は,一般的なゲーム木探索アルゴリズムであるアルファ・ベータ... [more] RECONF2015-33
pp.7-12
HIP 2015-07-18
11:50
福岡 九州産業大学 道に迷いにくい人がルート学習で用いる記憶方略
大藤弘典広島国際大HIP2015-68
本研究では,ルート学習における道に迷いにくい人の記憶方略について調べた。実験参加者は車で道 を走る映像を見てルートを学習... [more] HIP2015-68
pp.129-132
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
16:35
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 学習途上エージェントの挙動に基づく逆強化学習
櫻井俊輔大羽成征石井 信京大IBISML2015-15
強化学習で特定のゴールを達成するための最適方策を効率的に獲得するために,適切な報酬関数設計が重要である.
同じゴールを... [more]
IBISML2015-15
pp.95-99
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