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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
IBISML 2013-11-13
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]機器個別消費電力の把握を目的とした半教師付きNMFの応用
藤本 悠大久保直樹林 泰弘早大)・杉立好正緒方司郎オムロンIBISML2013-60
家庭内総消費電力推移の情報に基づく個々の機器消費電力の把握を目的としたNMFの応用を試みる.特に学習にあたって実用的な観... [more] IBISML2013-60
pp.185-190
PRMU 2013-03-15
15:15
東京 電気通信大学 自動ラベル付けによる情景文字画像データべースの構築
塚田真規岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2012-220
多様な情景文字画像の認識には,多様なデータが登録された大規模文字データベースが必要となる.大規模データベースの構築には収... [more] PRMU2012-220
pp.237-242
IBISML 2013-03-05
16:30
愛知 名古屋工業大学 局所線形近似に基づくラベル伝播のための類似度適合
烏山昌幸馬見塚 拓京大IBISML2012-109
ラベル伝播アルゴリズムはグラフに基づく半教師付き学習の代表的手法として広く
利用されており,グラフの構造に沿ってラベ... [more]
IBISML2012-109
pp.115-121
NC, NLP
(共催)
2013-01-24
13:10
北海道 北海道大学百年記念会館 文脈木重み付け法を用いた半教師付き学習による文書分類
小畑智広小林 学坂下善彦湘南工科大NLP2012-112 NC2012-102
文書分類問題は,ベクトル空間モデルやサポートベクターマシンなど様々な手法により研究されてきた.一方,F.M.J.Will... [more] NLP2012-112 NC2012-102
pp.49-53
MI 2013-01-24
17:05
沖縄 ぶんかテンブス館 臓器間関係の階層的統計モデリングによる腹部造影CT画像からの上部消化管領域自動抽出
平山俊太岡田俊之堀 雅敏富山憲幸佐藤嘉伸阪大MI2012-91
我々はこれまで腹部CT画像からの自動的な多臓器領域の抽出について研究してきた.従来研究では臓器間の関係性を用いて,安定し... [more] MI2012-91
pp.149-154
IBISML 2012-11-07
15:30
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 ラベル伝播アルゴリズムにおける複数グラフのスパース結合法
烏山昌幸馬見塚 拓京大IBISML2012-58
ラベル伝播アルゴリズムはグラフベース半教師付き学習の代表的手法として広く
利用されており,グラフを通してデータの構造... [more]
IBISML2012-58
pp.171-178
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 クラスタリングに基づく局所的半教師付きガウス過程回帰
カク シンロ神戸大)・安村禎明芝浦工大)・上原邦昭神戸大IBISML2012-86
グラフを用いた半教師付き学習はほとんど分類問題に適用され,回帰に対する提案は少ない.半教師付き平滑仮説によれば,グラフも... [more] IBISML2012-86
pp.373-380
MI 2012-10-29
10:45
山口 山口大学 Transductive Support Vector Machineを用いたびまん性肺疾患画像の認識
早川友梨庄野 逸電通大)・木戸尚治山口大MI2012-53
医師の負担を軽減させるため,計算機によって医師の診断補助を行う計算機診断支援(Computer Aided Diagno... [more] MI2012-53
pp.35-40
DE 2012-08-02
16:00
愛知 名古屋大学 Semi-supervised Sentiment Classification in Resource-Scarce Language: A Comparative Study
Yong RenNobuhiro KajiNaoki YoshinagaMasashi ToyodaMasaru KitsuregawaUniv. of TokyoDE2012-26
 [more] DE2012-26
pp.59-64
MI 2012-07-20
09:20
山形 山形大学 半教師付学習を用いたびまん性肺疾患画像の認識
和田大義庄野 逸電通大)・木戸尚治山口大MI2012-29
計算機によって医師の診断補助を行う計算機診断支援(Computer Aided Diagnosis: CAD)システムの... [more] MI2012-29
pp.41-46
IBISML 2012-06-19
10:00
京都 京都キャンパスプラザ パラメトリック計画法を用いたS3VMの最適化手法に関する一考察
小川晃平竹内一郎名工大)・杉山 将東工大IBISML2012-1
半教師有り学習の目的はラベル無しインスンタンスを利用してラベル有りインスタンスのみを用いた場合よりも汎化性能のよい分類器... [more] IBISML2012-1
pp.1-8
IBISML 2012-06-19
16:00
京都 京都キャンパスプラザ リアルタイムなレコメンデーションに向けた半教師ありLatent Dirichlet Allocationによるトピック抽出法
池田泰弘川原亮一斎藤 洋NTTIBISML2012-6
web上でのユーザ行動情報からユーザの関心を分析する技術として,教師なし学習である確率的トピックモデルが注目されている.... [more] IBISML2012-6
pp.35-40
IBISML 2012-03-13
16:05
東京 統計数理研究所 Early Stopping Heuristics in Pool-Based Incremental Active Learning for Least-Squares Probabilistic Classifier
Tsubasa KobayashiMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2011-106
 [more] IBISML2011-106
pp.131-138
IBISML 2012-03-13
16:55
東京 統計数理研究所 Squared-loss Mutual Information Regularization
Gang NiuWittawat JitkrittumHirotaka HachiyaTokyo Inst. of Tech.)・Bo DaiPurdue Univ.)・Masashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.IBISML2011-108
The information maximization principle is a useful alternati... [more] IBISML2011-108
pp.147-153
PRMU 2011-11-25
10:00
長崎 長崎大学 歪んだ文字の認識と自動ラベル付け ~ 大規模データベースの構築を目指して ~
塚田真規岩村雅一黄瀬浩一阪府大PRMU2011-115
認識精度を向上させるために,膨大なデータ数を持ったデータセットは常に必要とされている.しかし,データ数が膨大なデータセッ... [more] PRMU2011-115
pp.93-98
NLC 2011-07-07
13:35
東京 日本IBM本社 新聞記事コーパスからの因果関係の抽出
坂地泰紀増山 繁豊橋技科大NLC2011-2
本研究では,手がかり表現を用いて,タグの付されていない新聞記事から因果関係を表す表現(結果と原因の組)を抽出する手法を提... [more] NLC2011-2
pp.7-10
IBISML 2011-06-21
14:50
東京 武田ホール 論理制約付きトピックモデルのためのディリクレ森事前分布構成法
小林隼人若木裕美山崎智弘鈴木 優東芝IBISML2011-10
最近提案された単語間制約付き潜在的ディリクレ配分法(LDA-DF)の枠組みにおいて,単語間制約の論理表現をディリクレ森事... [more] IBISML2011-10
pp.67-74
KBSE 2011-01-25
10:30
東京 機械振興会館 半教師付き学習を用いた話題出現頻度推移からの注目話題の早期発見
高橋宏圭神戸大)・安村禎明芝浦工大)・上原邦昭神戸大KBSE2010-40
本稿では,ブログから注目話題の早期発見を行う手法を提案する.本手法では,一部で話題になりその後全体に広まった注目話題の出... [more] KBSE2010-40
pp.31-36
PRMU, FM
(共催)
2010-12-09
09:30
山口 山口大学 大学会館 半教師付き正準密度推定法に基づく音響信号の自動タグ付けと検索
高木 潤東工大)・大石康智木村昭悟NTT)・杉山 将山田 誠東工大)・亀岡弘和NTTPRMU2010-126
本論文では音響信号自動タグ付け・検索問題に対し,半教師付き正準密度推定法SSCDE(Semi-supervised ca... [more] PRMU2010-126
pp.1-6
IBISML 2010-11-05
15:30
東京 東大生産研 [ポスター講演]ラベル付きグラフに対するプライバシを保護した半教師付き学習法
荒井ひろみ筑波大)・佐久間 淳筑波大/JSTIBISML2010-97
ラベル付きネットワーク構造データにおける既存のノードラベル予測手法はネットワーク構造及び教師ラベ
ルが解析者にvisi... [more]
IBISML2010-97
pp.277-282
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