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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
ISEC, SITE, ICSS, EMM, HWS, BioX
(共催)
IPSJ-CSEC, IPSJ-SPT
(共催)
(連催) [詳細]
2019-07-24
10:55
高知 高知工科大学 必ずしも完全に分有されないロゴスと言語ゲームをつなぐ確率的存在者 ~ セキュリティモデルの限界と人工知能の可能性 ~
森住哲也神奈川大ISEC2019-49 SITE2019-43 BioX2019-41 HWS2019-44 ICSS2019-47 EMM2019-52
covert channel, inference channelをベイズ推定するための人工知能的システに於いて入力デー... [more] ISEC2019-49 SITE2019-43 BioX2019-41 HWS2019-44 ICSS2019-47 EMM2019-52
pp.317-324
IN, NS
(併催)
2019-03-05
16:00
沖縄 沖縄コンベンションセンター ネットワークアシスト型自動運転プラットフォームにおけるベイズ推定を用いた制御不能車両の位置推定手法
谷口優也青木佳紀岡本 聡山中直明慶大NS2018-285
近年の研究で,クラウドとエッジコンピューティングによって自動運転制御をネットワーク越しに行うネットワークアシスト型自動運... [more] NS2018-285
pp.527-532
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]交換モンテカルロ法を用いた二値画像に対するハイパーパラメータ分布推定
大日方孝輝片上 舜楽 詠灝岡田真人東大IBISML2018-79
本研究では観測ノイズを含むイジング型の二値画像から画素間の結合定数及びノイズ強度に対応するハイ パーパラ... [more] IBISML2018-79
pp.263-270
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]統計的決定理論に基づいた因果効果の推定法に関する一考察
堀井俊佑須子統太早大IBISML2018-97
本論文では,因果ダイアグラム・構造方程式モデルを用いた統計的因果分析における介入効果の推定問題を扱う.
介入効果は,要... [more]
IBISML2018-97
pp.397-402
AI 2018-08-27
15:50
大阪 大阪大学吹田キャンパス 少数地点における観測データからの不連続性を考慮した物理量場のベイズ推定
太田真人岡留 剛関西学院大AI2018-23
センサーで点観測される物理量について,いずれも校正されていない低精度センサーと,それらよりも 少数の高精度センサーを... [more] AI2018-23
pp.55-60
NS 2018-04-19
13:25
福岡 福岡大 脳の認知モデルを用いたLPWAネットワークにおける無線チャネル割当手法
小南大智阪大)・鈴木一哉長谷川洋平下西英之NEC)・村田正幸阪大NS2018-2
低消費電力かつ広域通信を実現するLow Power Wide Area (LPWA) 技術が急速に普及している。代表的な... [more] NS2018-2
pp.7-12
MBE, NC
(併催)
2018-03-14
10:25
東京 機械振興会館 ハミルトニアンモンテカルロ法を用いた確率行列分解における実対数閾値の実験的考察
林 直輝渡辺澄夫東工大NC2017-89
確率行列分解(SMF)のBayes汎化誤差を与える実対数閾値について,我々は先行研究において,
行列のサイズと分解の内... [more]
NC2017-89
pp.127-131
PRMU, MVE
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2018-01-18
09:30
大阪 大阪府立大学 人物行動モデルによる軌跡のセマンティックセグメンテーション
小川大輔玉木 徹Bisser Raytchev金田和文広島大PRMU2017-112 MVE2017-33
軌跡のクラスタリングや分類などの多くの場合では,計算の前処理として軌跡の分割が用いられる.本稿では,学習済みの... [more] PRMU2017-112 MVE2017-33
pp.1-7
PN 2017-11-16
15:20
東京 工学院大学 ベイズ型アトラクター選択モデルと線形回帰を用いた仮想ネットワーク再構成手法の提案と評価
大場斗士彦荒川伸一村田正幸阪大PN2017-37
光基盤ネットワーク上に仮想ネットワーク(VN)を構築し、それをトラヒック量の変動に応じて動的に再構成することで、通信品質... [more] PN2017-37
pp.57-63
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]確率行列分解の実対数閾値とBayes学習への応用
林 直輝渡辺澄夫東工大IBISML2017-38
確率行列分解においては,観測された確率行列を二つの確率行列の積として統計的に推測する問題が扱われる.これはMarkov連... [more] IBISML2017-38
pp.23-30
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 マルコフ確率場を用いたロバストな一次元位相アンラッピング
中嶋恭久東大)・五十嵐康彦JST)・成瀬 康NICT)・岡田真人東大IBISML2017-45
衛星や航空機のセンサーを用いた地殻変動の計測では,干渉合成開口レーダーと呼ばれる技術が広く用いられている.
その計測で... [more]
IBISML2017-45
pp.77-84
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 ガウス過程とベイズ最適化を用いた近似的ハイパーパラメータ分布推定
片上 舜坂本浩隆岡田真人東大IBISML2017-81
ベイズ推定の計算コストを低減するため,ガウス過程およびベイズ最適化の手法を用いて,少数の分布サンプリングから近似的にベイ... [more] IBISML2017-81
pp.333-338
CQ 2017-07-27
12:05
兵庫 神戸大学 通信ネットワークにおける装置故障率の時系列解析 ~ 状態空間モデルのベイズ推定 ~
船越裕介NTTCQ2017-35
筆者は通信ネットワーク装置の故障率をARIMA モデルによる時系列解析し,その結果を用いて予測を行った.しかし装置の種類... [more] CQ2017-35
pp.37-42
SC 2017-03-10
15:45
東京 国立情報学研究所 統計オープンデータとベイジアンネットワークを用いた顧客状況の推定
中村宏明工藤道治竹内広宜日本IBMSC2016-35
顧客毎に時宜にかなったサービスを提供するため,企業は顧客情報や購買履歴などを利用するが,そのような情報が不足している場合... [more] SC2016-35
pp.39-44
PN 2016-11-17
15:05
埼玉 KDDI総合研究所(ふじみ野市, 埼玉) エラスティック光ネットワークにおけるベイズ推定にもとづく仮想ネットワーク再構成手法
大場斗士彦荒川伸一村田正幸阪大PN2016-33
仮想ネットワークを構築・再構成する手法の検討がなされてきているが、既存手法の多くは対地間トラヒックマトリクスの情報を用い... [more] PN2016-33
pp.45-50
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 多次元マルチヒストグラム法による古典スピンモデル推定
竹中 光東大)・永田賢二東大/産総研/JST)・溝川貴司早大)・岡田真人東大/理研IBISML2016-61
本研究では,磁性体における電子状態のエネルギーと近接スピン構造を同時に含んだ状態密度を多次元マルチヒストグラム法で再構成... [more] IBISML2016-61
pp.109-116
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 周期的境界条件を持たないガウスマルコフ確率場モデル
片上 舜坂本浩隆村田 伸岡田真人東大IBISML2016-83
本研究では,周期的境界条件を持たないガウスマルコフ確率場モデルを議論する.はじめに,マルコフ確率場モデルにより,周期的境... [more] IBISML2016-83
pp.267-274
SS 2016-03-11
10:50
沖縄 沖縄県立宮古青少年の家 ベイズ推定を用いた組み合わせテスト最適化手法の提案
河端駿也京都工繊大)・崔 銀惠産総研)・水野 修京都工繊大SS2015-95
理想的なテストの条件は,少ないテストケース数で多くのフォールトを検出できることである.
組み合わせテストは,テストケー... [more]
SS2015-95
pp.115-120
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