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 74件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
IBISML 2022-03-08
10:25
ONLINE オンライン開催 β-ポテンシャル正則化による最適輸送問題の頑健な計算方法について
中村紳太郎東大)・包 含東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2021-31
Optimal transport (OT) has become a widely used tool to meas... [more] IBISML2021-31
pp.8-14
IBISML 2022-03-09
13:30
ONLINE オンライン開催 Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True? -- A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification --
Takashi IshidaUTokyo)・Ikko YamaneUniversité Paris Dauphine-PSL/RIKEN)・Nontawat CharoenphakdeeUTokyo)・Gang NiuRIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2021-44
 [more] IBISML2021-44
pp.38-45
IBISML 2021-03-02
10:00
ONLINE オンライン開催 頑健な損失関数を用いた雑音を含む補ラベルからの学習
石黒寛樹東大)・石田 隆東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2020-34
機械学習を成功させるためには,大規模なラベル付きデータセットが必要である.しかしながら,ラベル付きデータの収集は実際には... [more] IBISML2020-34
pp.1-8
IBISML 2020-10-20
13:20
ONLINE オンライン開催 [招待講演]不確実性下での機械学習手法:ロバスト機械学習法の紹介
杉山 将理研/東大IBISML2020-12
機械学習アルゴリズムは,センサーノイズ,ヒューマンエラー,不確実データ,敵対的攻撃,環境変化,標本選択バイアスなどの影響... [more] IBISML2020-12
p.28
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 正例とラベルなしデータからの学習に基づく半教師付きAUC最適化
坂井智哉ニウ ガン東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-40
 [more] IBISML2017-40
pp.39-46
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]Multi-Task Learning with Positive and Unlabeled Data and Its Application to Mental State Prediction
Hirotaka KajiHayato YamaguchiToyota Motor)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2017-66
 [more] IBISML2017-66
pp.235-242
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-24
10:20
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Risk Minimization Framework for Multiple Instance Learning from Positive and Unlabeled Bags
Han BaoUniv. of Tokyo)・Tomoya SakaiIssei SatoUniv. of Tokyo/RIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-3
マルチインスタンス学習(MIL)は教師付き学習の一種で,バッグと呼ばれるデータがインスタンスと呼ばれる子要素からなってお... [more] IBISML2017-3
pp.55-62
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-24
10:45
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator
Ryuichi KiryoUniv. of Tokyo/RIKEN)・Gang NiuUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-4
From only emph{positive}~(P) and emph{unlabeled}~(U) data, a... [more] IBISML2017-4
pp.63-70
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-24
11:10
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Learning from Complementary Labels
Takashi IshidaSMAM/Univ. of Tokyo)・Gang NiuUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-5
 [more] IBISML2017-5
pp.71-78
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-25
09:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 t指数型分布族に対する期待値伝播法
二見 太佐藤一誠東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-6
 [more] IBISML2017-6
pp.179-184
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-25
09:55
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 バイタームトピックモデルの確率的ダイバージェンス最小化
崔 正行東大)・佐藤一誠東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-7
セルフメディアとソーシャルネットワークの出現と発展に伴ない、大量のショートテキストが処理されないまま蓄積されている。集積... [more] IBISML2017-7
pp.185-192
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類
坂井智哉ドゥ・プレシ マーティヌス・クリストフェルニウ ガン東大)・杉山 将理研/東大IBISML2016-80
 [more] IBISML2016-80
pp.243-250
IBISML 2016-03-17
13:50
東京 統計数理研究所 Least-Squares Log-Density Gradient Clustering for Riemannian Manifolds
Mina AshizawaUTokyo)・Hiroaki SasakiNAIST)・○Tomoya SakaiMasashi SugiyamaUTokyoIBISML2015-96
 [more] IBISML2015-96
pp.17-24
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]Geometry-Aware Stationary Subspace Analysis for Multivariate Signals
Inbal HorevTokyo Tech)・Florian YgerUniversite Paris-Dauphine)・Masashi SugiyamaUTokyoIBISML2015-67
 [more] IBISML2015-67
pp.107-114
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]Sufficient Dimension Reduction via Direct Estimation of the Gradients of Logarithmic Conditional Densities
Hiroaki SasakiVoot TangkarattMasashi SugiyamaUTokyoIBISML2015-81
 [more] IBISML2015-81
pp.209-216
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]Non-Gaussian Component Analysis with Log-Density-Gradient Estimation
Hiroaki SasakiGang NiuMasashi SugiyamaUTokyoIBISML2015-82
 [more] IBISML2015-82
pp.217-224
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]経験最尤法および経験部分ベイズ学習法の理論解析
中島伸一ベルリン工科大)・杉山 将東大IBISML2014-38
変分ベイズ学習は,ベイズ学習が計算困難な場合の近似学習法として広く用いられている.
しかし,大規模な協調フィルタやテン... [more]
IBISML2014-38
pp.25-32
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Multitask learning meets tensor factorization: task imputation via convex optimization
Kishan WimalawarneTokyo Inst. of Tech.)・Masashi SugiyamaUniv. of Tokyo)・Ryota TomiokaTTICIBISML2014-49
(事前公開アブストラクト) We study a multitask learning problem in which... [more] IBISML2014-49
pp.111-118
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Direct Density Ratio Estimation with Convolutional Neural Networks with Application in Outlier Detection
Hyunha NamTokyo Inst. of Tech.)・Masashi SugiyamaUniv. of TokyoIBISML2014-51
(事前公開アブストラクト) Recently, the ratio of probability density fun... [more] IBISML2014-51
pp.127-132
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]Target Shift Adaptation for Conditional Density Estimation and Regression
Tuan Duong NguyenTokyo Inst. of Tech.)・Marthinus Christoffel du PlessisMasashi SugiyamaUniv. of TokyoIBISML2014-55
(事前公開アブストラクト) We consider the problem of domain adaptation u... [more] IBISML2014-55
pp.155-160
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