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情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML) (検索条件: 2011年度)
「from:2011-11-09 to:2011-11-09」による検索結果
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| IBISML | 2011-11-09 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 再正規化最尤符号を用いたクラスタリング構造変化の検出 ○平井 聡・山西健司（東大）  IBISML2011-62 |
本稿では，多次元データのクラスタリング問題において，クラスタリング構造が動的に変化する場合にこれをオンラインで検出する問... [more] | IBISML2011-62 pp.135-142 |
| IBISML | 2011-11-09 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 協調フィルタリングによる商品販売量の予測 ミルボル トルアンドレ（SINTEF）・○松井知子（統計数理研） IBISML2011-63 |
[more] | IBISML2011-63 pp.143-146 |
| IBISML | 2011-11-09 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 疎でないマルチプルカーネル学習の速い収束レートおよび最適な正則化に関して ○鈴木大慈（東大） IBISML2011-64 |
本報告では，マルチプルカーネル学習（MKL）の新しい汎化誤差評価を一般的な正則化に対して導出する．ここでは基本的に疎でな... [more] | IBISML2011-64 pp.147-154 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 分割表の独立性に基づく二値データ生成過程の推定法 ○稲積孝紀・鷲尾 隆・清水昌平・鈴木 譲（阪大）・山本章博（京大）・河原吉伸（阪大） IBISML2011-65 |
我々は先行研究として，すべての観測変数が二値を取るデータセットからそのデータ生成過程を一意に同定する推定法を提案した．し... [more] | IBISML2011-65 pp.155-162 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | Resetting分布を用いた動的モデル選択 ○櫻井瑛一（産総研）・山西健司（東大） IBISML2011-66 |
データ生成源のモデルが時間とともに変化して発生したときに，その非定常なデータからそのモデルの系列をいかに推定するかという... [more] | IBISML2011-66 pp.163-168 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | スイッチング状態空間モデルと変分ベイズ法を用いた画像の修復と領域分割 ○長谷川亮太（関西大）・瀧山 健・岡田真人（東大）・三好誠司（関西大） IBISML2011-67 |
スイッチング状態空間モデルと変分ベイズ法を用いて画像の修復と領域分割を行う決定論的なアルゴリズムを導出する．このアルゴリ... [more] | IBISML2011-67 pp.169-174 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 変分ベイズ法とMCMCを用いた画像の修復と領域分割 ○萱野健太（関西大）・永田賢二・岡田真人（東大）・三好誠司（関西大） IBISML2011-68 |
ベイズ推定を用いる画像処理においてエッジを表現するためには隠れ変数の導入が有効である．本稿では，領域ベースの隠れ変数と変... [more] | IBISML2011-68 pp.175-180 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | Dirichlet過程と変分Bayes法による交叉率推定 ○蓬田裕菜・村田 昇・井上真郷（早大） IBISML2011-69 |
[more] | IBISML2011-69 pp.181-185 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | Change-Point Detection in Time-Series Data by Relative Density-Ratio Estimation ○Song Liu・Makoto Yamada・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-70 |
The objective of change-point detection is to discover abrup... [more] | IBISML2011-70 pp.187-198 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 逐次的なネットワーク構造変化検出手法と広告効果測定への応用 ○早矢仕 裕・山西健司（東大） IBISML2011-71 |
非定常な多変量時系列データから，変数間の依存関係（ネットワーク構造）の変化を検出する問題を扱う．本稿では，データの確率構... [more] | IBISML2011-71 pp.199-206 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 離散データの因果の同定 ～ 2値から、多値への一般化について ～ ○鈴木 譲・清水昌平・鷲尾 隆（阪大） IBISML2011-72 |
[more] | IBISML2011-72 pp.207-212 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | Computationally Efficient Multi-Label Classification by Least-Squares Probabilistic Classifier ○Hyunha Nam・Hirotaka Hachiya・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-73 |
[more] | IBISML2011-73 pp.213-216 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 局所変分法を用いたTotal Variationの近似とノイズ除去 ○庄野 逸（電通大）・岡田真人（東大） IBISML2011-74 |
観測信号からのノイズ除去の問題において Total Variation (TV) は標準的な拘束条件の一つとなっている．... [more] | IBISML2011-74 pp.217-222 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 混合モデルとしての複層Gauss-Markov確率場による画像の修復と領域分割 ○勝木孝行・井上真郷（早大） IBISML2011-75 |
本研究では画像の新しいモデルを提案し，Bayes推定によって画像の修復と領域分割を行なう．提案モデルは混合モデルとして拡... [more] | IBISML2011-75 pp.223-230 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | クラウドソーシングを用いた教師付き学習の凸最適化による定式化 ○梶野 洸・鹿島久嗣（東大） IBISML2011-76 |
近年クラウドソーシングを用いて教師データを作る試みが注目を浴びている．クラウドソーシングを用いることで大量のデータを安価... [more] | IBISML2011-76 pp.231-236 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | メトロポリス法における平均採択率の挙動について ○永田賢二（東大）・岡田真人（東大/理研） IBISML2011-77 |
[more] | IBISML2011-77 pp.237-242 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 混合分布のノンパラメトリック推定と最小ダイバージェンス法 ○渡辺一帆（奈良先端大）・池田思朗（統計数理研） IBISML2011-78 |
最尤推定による混合分布のノンパラメトリック推定では，最適な重み分布がサンプル数以下の有限個の点からなる離散分布で与えられ... [more] | IBISML2011-78 pp.243-249 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | マルチカーネルを用いた半教師付きドメイン適応 ○岡田拓之・上原邦昭（神戸大） IBISML2011-79 |
転移学習の１つにドメイン適応がある． 従来のドメイン適応では、補助ドメインにはラベルあり事例があり，対象ドメインにはラ... [more] |
IBISML2011-79 pp.251-256 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | 「ハブの出現しやすさ」から見たラプラシアンベースカーネル ○鈴木郁美（奈良先端大）・原 一夫（国立遺伝学研）・新保 仁・松本裕治（奈良先端大） IBISML2011-80 |
[more] | IBISML2011-80 pp.257-262 |
| IBISML | 2011-11-10 15:45 |
奈良 | 奈良女子大学 | パラメトリック計画法を用いた分類と回帰における外れ値検出とロバスト学習 ○竹内一郎（名工大） IBISML2011-81 |
本稿では, サポートベクトルマシン(SVM)の異常値検出とロバスト学習に関して考察する. この問題に関しては, 直接的に... [more] | IBISML2011-81 pp.263-269 |
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