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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 | |
| PRMU | 2020-12-18 11:15 |
ONLINE | オンライン開催 | 教師あり学習による解きほぐされた特徴表現の学習 ～ 識別器を用いた特徴表現の解きほぐし ～ ○黒田修二郎・和田俊和（和歌山大）  PRMU2020-58 |
教師なし学習で表現学習を行うDNNモデルにVAEが存在する．VAEの学習では，入力データに関する特徴表現を潜在変数として... [more] | PRMU2020-58 pp.116-121 |
| IBISML | 2020-10-21 09:45 |
ONLINE | オンライン開催 | ［招待講演］確率的生成モデルによる記号創発システムの表現 ○谷口忠大（立命館大） IBISML2020-18 |
記号創発システムとは自らの感覚運動器に基づく環境との身体的相互作用に表現学習（内的表象の学習）が可能な自律エージェントの... [more] | IBISML2020-18 pp.34-35 |
| PRMU | 2020-09-02 16:30 |
ONLINE | オンライン開催 | 動画像予測と対比学習による表現学習 ○中田秀基・麻生英樹（産総研） PRMU2020-17 |
近年ラベルを用いない教師なし学習手法が発展し、 わずかな量のラベルを用いた下流タスクへの転移学習によって、 ... [more] |
PRMU2020-17 pp.59-64 |
| IBISML | 2020-03-11 09:20 |
京都 | 京都大学 （開催中止，技報発行あり） |
部分空間を用いたグラフ構造の表現学習法の提案 ○石河純輝・塩川浩昭・福井和広（筑波大） IBISML2019-40 |
本稿では，部分空間表現を用いたグラフの表現学習手法を提案する.従来は，グラフ埋め込みを用いてグラ フを一つのベクトルとし... [more] | IBISML2019-40 pp.51-57 |
| AI | 2020-02-14 16:50 |
島根 | 島根大学 出雲キャンパス | 共通変数から推定が容易な潜在変数を融合対象とするデータフュージョン ○西尾義英・谷田泰郎（シナジーマーケティング） AI2019-52 |
消費者の価値観を媒介変数とすることで匿名性を保ちつつクロスドメインで消費行動の推定や解釈を可能とする分析手法を提案する.... [more] | AI2019-52 pp.55-60 |
| NC, MBE (共催) |
2019-12-06 15:40 |
愛知 | 豊橋技術科学大学 | 積層自己符号化器における冗長表現およびブラックボックスの抑制 ○石川眞澄（九工大） MBE2019-56 NC2019-47 |
深層学習の進展はめざましく，その認識性能は人を凌駕するとも言われている．ただ，獲得される特徴量は明確でなく，深層学習の判... [more] | MBE2019-56 NC2019-47 pp.67-72 |
| NLC, IPSJ-NL (連催) SP, IPSJ-SLP (連催) (併催) [詳細] |
2019-12-06 16:25 |
東京 | NHK放送技術研究所 | 発話感情認識における音素事後確率を利用した表現学習とデータ拡張の評価 ○岡田慎太郎（名大）・安藤厚志（名大/NTT）・戸田智基（名大） SP2019-43 |
本稿では，発話感情認識の精度向上に向けて，表現学習およびデータ拡張に基づく感情認識特徴量抽出法を提案する． 表現学習に... [more] |
SP2019-43 pp.91-96 |
| NLC, IPSJ-DC (連催) |
2019-09-28 16:50 |
東京 | フューチャー株式会社 | Triple-GANによる感情分析に対する半教師あり学習 ○楊 金成・曹 鋭・白 静・馬 ブン・新納浩幸（茨城大） NLC2019-26 |
GAN は画像の分野で有効な手法となっているが，NLPの分野ではGANの生成系の設計が難しく，有効に利用できているとは言... [more] | NLC2019-26 pp.99-102 |
| NLC, IPSJ-DC (連催) |
2019-09-28 17:30 |
東京 | フューチャー株式会社 | 既知の単語の分散表現を用いた未知の複合語の分散表現の推定法 ○高木涼太・風間一洋（和歌山大）・榊 剛史（ホットリンク） NLC2019-27 |
近年，単語の意味を低次元のベクトル表現として扱う分散表現が広く使われている.この分散表現を求め る手法は様々であるが，例... [more] | NLC2019-27 pp.103-108 |
| TL | 2018-12-09 15:00 |
愛媛 | 愛媛大学 校友会館２Fサロン | 中国語助動詞“要”と“会”から見る日中両言語の時間経過認識 ○石田智裕・張 婷（東京外国語大） TL2018-48 |
中国語学習にあたって日本語母語話者に特徴的とされる学習困難項目の一つに助動詞―“会(huì)”と“要(yào)”がある.... [more] | TL2018-48 pp.23-28 |
| 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］Disentangledな特徴表現を用いた意図的クラスタリングによる未知ラベルの検出 ○福馬智生・鳥海不二夫（東大） IBISML2018-85 |
クラスタリングは元来不良設定問題であり、同じデータセットに対しユーザーが何に着目するかにより妥当なクラスタリ... [more] | IBISML2018-85 pp.307-312 |
| 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］自己テストにより高次素子を追加し学習する自己組織化モデル ○伊達 章・花井俊介（宮崎大） IBISML2018-100 |
画像や音声信号には，さまざまな空間的・時間的規則性が存在している． その中に潜んでいる構造を抽出しようと，これまでさま... [more] |
IBISML2018-100 pp.419-424 |
| 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 |
| NLC, IPSJ-DC (連催) |
2018-09-07 15:30 |
東京 | 成蹊大学 | ［依頼講演］ACL2018参加報告 ○清水 徹（ヤフー） NLC2018-24 |
本発表では、2018年7月15日〜20日にオーストラリア・メルボルンで開催された 56th Annual Meeting... [more] | NLC2018-24 p.93 |
| EMM | 2018-03-05 15:45 |
鹿児島 | 奄美市名瀬公民館 | ［ポスター講演］ニューラルネットワークはどのような埋め込み手法を学習するのか ○濱元一平・川村正樹（山口大） EMM2017-83 |
我々は，階層型ニューラルネットワークを用いた埋め込み器による埋め込み法を提案した．ステゴ画像の離散コサイン変換(DCT)... [more] | EMM2017-83 pp.31-36 |
| MBE, NC (併催) |
2017-11-24 13:25 |
宮城 | 東北大学 | 類語を考慮した単語分散表現の段階的学習 ○米倉千晶・萩原将文（慶大） NC2017-28 |
自然言語処理において，単語を機械で扱うための表現方法のひとつに分散表現がある．本稿では，代表的な分散表現学習モデルである... [more] | NC2017-28 pp.7-12 |
| MBE, NC (併催) |
2017-05-26 13:50 |
富山 | 富山県立大学 | 学習誤差の順逆並行伝播によるオートエンコーダ学習 ○大濱吉紘・吉村貴克（豊田中研） NC2017-3 |
中間層の神経素子数を縮約した多層神経回路を用いて，データセットの本質的な情報表現を抽出するオートエンコーダ（AE）が知ら... [more] | NC2017-3 pp.13-18 |
| IBISML | 2017-03-06 16:30 |
東京 | 東京工業大学 | 積分表現とKernel HerdingによるNeural Networkの学習 ○松原拓央・園田 翔・村田 昇（早大） IBISML2016-103 |
Neural Networkによる関数近似問題において, 近似誤差がパラメータ数$ n $に対して$ mathcal{O... [more] | IBISML2016-103 pp.25-31 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2016-07-06 15:20 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | 局所的な競合度と順行伝播する教師信号で学習するディープニューラルネットワーク ○篠崎隆志（NICT） NC2016-15 |
本研究では従来の誤差逆伝播学習法とは大きく異なる，順行伝播する教師信号で教師あり学習を実現する新しいディープニューラルネ... [more] | NC2016-15 pp.229-234 |
| EA, SP, SIP (共催) |
2016-03-29 09:00 |
大分 | 別府国際コンベンションセンター B-ConPlaza | ［ポスター講演］メルケプストラムを用いた深層ニューラルネットワークによる室内環境音識別の検討 ○美島咲子・若林佑幸・福森隆寛・中山雅人・西浦敬信（立命館大） EA2015-121 SIP2015-170 SP2015-149 |
社会の高齢化に伴い，一人暮らし高齢者による家庭内事故の増加や孤独死が深刻な問題となっている．そのため，ビデオカメラを用い... [more] | EA2015-121 SIP2015-170 SP2015-149 pp.305-310 |
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