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すべての研究会開催スケジュール (検索条件: すべての年度)
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| SP, EA, SIP (共催) IPSJ-SLP (連催) [詳細] |
2023-03-01 13:45 |
沖縄 | 沖縄県立博物館・美術館 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［招待講演］Speech and Language Research in the Google Tokyo Office ○Michiel Bacchiani（Google）  EA2022-116 SIP2022-160 SP2022-80 |
This talk will consist of three parts. In the first part of ... [more] | EA2022-116 SIP2022-160 SP2022-80 pp.239-240 |
| IE, ITS (共催) ITE-MMS, ITE-ME, ITE-AIT (共催) (連催) [詳細] |
2023-02-22 09:45 |
北海道 | 北海道大学 | 確率論を用いた敵対的訓練の理論的理解 ○熊野創一郎（東大）・計良宥志（千葉大）・山﨑俊彦（東大） ITS2022-59 IE2022-76 |
本論文では，訓練初期の深層ニューラルネットワークに対して，敵対的訓練を理論的に解析する．我々はまず理論的解析の手段として... [more] | ITS2022-59 IE2022-76 pp.95-100 |
| SS, KBSE (共催) IPSJ-SE (連催) [詳細] |
2022-07-29 13:25 |
北海道 | 北海道自治労会館（札幌） （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
確率的オートマトンとn-gramに基づくRNNに対するバグ限局 ○石本優太・近藤将成・鵜林尚靖・亀井靖高（九大） SS2022-10 KBSE2022-20 |
近年深層学習モデルは自動運転や医療画像解析などの様々な分野で適用されている．深層学習モデルが誤動作すると，重大な事故が発... [more] | SS2022-10 KBSE2022-20 pp.55-60 |
| CCS, NLP (共催) |
2022-06-10 10:55 |
大阪 | 大阪大学 豊中キャンパス シグマホール （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［招待講演］ニューロンとシナプスの二重の確率性に基づく脳の計算学習原理 ○寺前順之介（京大） NLP2022-16 CCS2022-16 |
我々の脳内で情報処理を担うニューロンとシナプスは，いずれも強い確率性を示すことが知られている．脳の信号生成の主役であるニ... [more] | NLP2022-16 CCS2022-16 pp.78-83 |
| RCS | 2020-10-23 14:25 |
ONLINE | オンライン開催 | ［依頼講演］工場環境における所要通信品質非充足予測技術の研究開発 ○矢野一人（ATR）・菅 宣理（ATR/東京理科大）・ウェバー ジュリアン（ATR/阪大）・侯 亜飛（ATR/岡山大）・新居英志・東森敏英・鈴木義規（ATR） RCS2020-108 |
筆者らは工場環境における無線通信の適用先拡大と通信品質安定化に向けて，近い将来の所要通信品質の非充足（通信異常）発生，な... [more] | RCS2020-108 pp.86-91 |
| RCS, SR, SRW (併催) |
2018-03-02 11:15 |
神奈川 | YRP 横須賀リサーチパーク | 確率的ニューラルネットワークを用いた無線LANチャネルのアイドル状態予測とそのFPGA実装 ○ウェバー ジュリアン・メーボドニヤ アボルファズル・侯 亜飛・矢野一人・臼井 誠・熊谷智明（ATR） SR2017-134 |
[more] | SR2017-134 pp.117-124 |
| MBE, NC (併催) |
2013-03-15 10:40 |
東京 | 玉川大学 | ボルツマンマシンを応用したトポグラフィックマッピングの形成モデルについて ○伊達 章（宮崎大）・倉田耕治（琉球大） NC2012-169 |
本稿では，筆者の一人が25年前に提案したボルツマンマシン神経場について論じる．ボルツマンマシンは，理論的には見通しがよい... [more] | NC2012-169 pp.203-208 |
| PRMU | 2009-02-20 14:30 |
東京 | 東大生研 | 最急降下法による学習プロセスの可視化技術とLVQの観察 ○黒沢由明（東芝ソリューション） PRMU2008-237 |
文字認識や音声認識で良く用いられるLVQは確率降下法の考え方でも説明することができ，これによればLVQを最急降下法による... [more] | PRMU2008-237 pp.175-180 |
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