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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 | |
| MI, MICT (共催) |
2016-09-16 14:25 |
東京 | 東京農工大学 小金井キャンパス 科学博物館3F 講堂 | ［招待講演］低ランク性および平滑性を用いたテンソルデータ補完 ○横田達也（名工大）  MICT2016-42 MI2016-56 |
補完とは，与えられた未完データの損失成分を，参照可能成分と構造的仮定を用いて推定(復元)する技術である．行列データ，テン... [more] | MICT2016-42 MI2016-56 pp.35-40 |
| MI | 2015-03-02 09:17 |
沖縄 | 石垣島 ホテルミヤヒラ | L+S行列分離を利用した4次元MRIスパース再構成 ○北上侑乃丞・大西 峻・桝田喜正（千葉大）・松本浩史（千葉大医学部附属病院）・羽石秀昭（千葉大） MI2014-54 |
4D-MRIは胸腹部の3次元動態を観察することができ，様々な応用が期待されている．実用化に向けた課題のひとつとして，デー... [more] | MI2014-54 pp.7-11 |
| PRMU, CNR (共催) |
2014-02-14 10:40 |
福岡 | 福岡大学 | ［特別講演］画像解析・処理のための凸最適化 ～ 核ノルムの応用事例を中心として ～ ○小野峻佑・山岸昌夫・山田 功（東工大） PRMU2013-158 CNR2013-66 |
凸最適化は近年めまぐるしい発展を遂げ，新世代のアルゴリズムによって，$ell_1$ノルムや核ノルムのように必ずしも微分可... [more] | PRMU2013-158 CNR2013-66 p.147 |
| MI | 2014-01-27 09:25 |
沖縄 | 沖縄ぶんかテンブス館 | スパース性と低ランク構造を利用した4D-MRI高速撮影の初期検討 ○北上侑乃丞・大西 峻（千葉大）・桝田喜正・松本浩史（千葉大医学部附属病院）・羽石秀昭（千葉大） MI2013-91 |
4D-MRIは胸腹部の呼吸性移動の3次元動態を可視化，定量化することが可能で様々な応用が期待されている．しかし，データ収... [more] | MI2013-91 pp.193-198 |
| IBISML | 2013-11-12 15:45 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | ［ポスター講演］変分ベイズ低ランク部分空間クラスタリングの大域解法 ○中島伸一（ニコン）・武田朗子（東大）・デリン ババカン（グーグル）・杉山 将（東工大）・竹内一郎（名工大） IBISML2013-37 |
ベイズ学習の有力な近似法として知られる変分ベイズ（VB）学習は，一般に局所探索によって実行される． 本論文では，低ラン... [more] |
IBISML2013-37 pp.7-14 |
| SP, EA, SIP (共催) |
2013-05-17 16:50 |
岡山 | 岡山大学 | Blockwise Low-Rank Prior for Cartoon-Texture Image Decomposition ○Shunsuke Ono・Isao Yamada（Tokyo Inst. of Tech.） EA2013-28 SIP2013-28 SP2013-28 |
We develop a cartoon-texture decomposition model with a nove... [more] | EA2013-28 SIP2013-28 SP2013-28 pp.163-168 |
| IBISML | 2012-11-07 15:30 |
東京 | 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 | 半正定値行列の差分プライバシー ○佐久間 淳（筑波大） IBISML2012-46 |
差分プライバシーとは事例集合(入力)から計算して得た公開対象のデータ(出力)を公開したときに, 出力から入力に含まれる各... [more] | IBISML2012-46 pp.89-96 |
| IN, RCS (併催) |
2012-05-17 15:15 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | センサネットワークにおける低階数近似を用いた消失データ回復手法 ○松田崇弘（阪大） IN2012-15 |
無線ネットワークでは，ビット誤りやパケット同士の衝突等の原因により，ネットワーク上でデータの損失が発生する．本稿では，セ... [more] | IN2012-15 pp.19-24 |
| SIP, RCS (共催) |
2011-01-20 15:20 |
鹿児島 | 屋久島離島総合開発センター | Generalizing the multiple measurement setting from sparse vector recovery to low-rank matrix recovery ○Silvia Gandy・Isao Yamada（Tokyo Inst. of Tech.） SIP2010-92 RCS2010-222 |
[more] | SIP2010-92 RCS2010-222 pp.137-142 |
| IE, SIP (共催) |
2005-04-22 13:25 |
東京 | 機械振興会館 | Minimum-Variance Pseudo-Unbiased Low-Rank Estimation
-- A Generalization of Marquardt's Estimator for Ill-Conditioned Inverse Problems -- Jamal Elbadraoui・○Isao Yamada（Tokyo Inst. of Tech.） |
悪条件(Ill-condition)の線形逆問題に「(出力誤差の2乗平均値の最小化を指導原理とする)線形最小2乗法」を適... [more] | SIP2005-6 IE2005-6 pp.31-36 |
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