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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 | |
| SIP, EA, SP (共催) MI (併催) [詳細] |
2018-03-19 10:25 |
沖縄 | 石垣島 ホテルミヤヒラ | 音素事後確率とd-vectorを用いたVariational Autoencoderによるノンパラレル多対多音声変換 ○齋藤佑樹（NTT/東大）・井島勇祐・西田京介（NTT）・高道慎之介（東大）  EA2017-105 SIP2017-114 SP2017-88 |
話者コードで条件付けされたVariational AutoEncoder (VAE) を用いた従来のノンパラレル音声変換... [more] | EA2017-105 SIP2017-114 SP2017-88 pp.21-26 |
| MVE, IE, WIT, IMQ (共催) CQ (併催) [詳細] |
2013-03-12 11:10 |
福岡 | 福岡工業大学 | 体験記録のハイライトに向けた体験時の感情状態の分析 ○武田十季・浦 哲也・熊野史朗・小笠原隆行・西田京介・定方 徹・小林 稔（NTT） IMQ2012-75 IE2012-179 MVE2012-136 WIT2012-85 |
近年の各種記録デバイスの普及により，個々人の日常生活における見聞きした体験をデジタル記録として残すことが容易になった．一... [more] | IMQ2012-75 IE2012-179 MVE2012-136 WIT2012-85 pp.227-232 |
| AI | 2012-06-21 13:00 |
東京 | 京都大学 東京オフィス | ［招待講演］HTML5を用いたストリーミングデータのグラフ可視化 ○松林達史（NTT）・藤村 考（大妻女子大/NTT）・星出高秀・西田京介（NTT） AI2012-1 |
本研究では，HTML5を用いた，ストリーミングデータに適した，インタラクティブなリアルタイムグラフ可視化ツールの開発を行... [more] | AI2012-1 pp.1-6 |
| LOIS, IPSJ-CN, IPSJ-SPT (連催) |
2012-05-18 16:10 |
千葉 | 千葉工業大学 | ソーシャルグラフを利用したユーザ属性の推定によるTwitterからのブランド特徴分析 ○川中 翔・西田京介・倉島 健・星出高秀（NTT）・藤村 考（大妻女子大） LOIS2012-7 |
Twitter を情報源としてユーザ属性を活用したブランド特徴分析手法を提案する．提案法ではツイートから抽出するブランド... [more] | LOIS2012-7 pp.121-126 |
| NC | 2009-01-20 15:55 |
北海道 | 北海道大学 | 変化検出を要する学習課題における人の行動調査と変化検出モデルの提案 ○島田章平・西田京介（北大）・石川 悟（北星学園大）・山内康一郎（北大） NC2008-101 |
逐次学習を行うクラス分類器にとって学習対象に突然かつ重大な変化が発生した 場合には変化を高速に検出して対応する必要があ... [more] |
NC2008-101 pp.107-112 |
| NC, MBE (併催) |
2008-03-13 15:00 |
東京 | 玉川大学 | 人間の学習対象変化の検出に関する仮説検証とそのモデル化 ○島田章平・西田京介（北大）・石川 悟（北星学園大）・山内康一郎（北大） NC2007-158 |
逐次学習を行うクラス分類器にとって学習対象の変化に対応する能力は実問題を扱う上で必要不可欠であり，特に突然かつ重大な変化... [more] | NC2007-158 pp.273-278 |
| PRMU | 2007-03-15 10:00 |
岡山 | 岡山大 | 複数のクラシファイアを用いた状況変化に対応可能なオンラインスパムフィルタリングシステム ○鳴海建太・西田京介・山内康一郎（北大） |
現在スパムメールが問題化しており，メールの内容を基にスパムメールか否かを分類するスパムメールフィルタが多数考案されている... [more] | PRMU2006-235 pp.1-6 |
| PRMU | 2007-03-16 13:15 |
岡山 | 岡山大 | 状況変化に適応可能なクラシファイアアンサンブルシステム ○西田京介・山内康一郎（北大） |
[more] | PRMU2006-272 pp.103-108 |
| NC | 2007-03-15 11:40 |
東京 | 玉川大学 | 投機的変数選択法によるオンラインクラス分類問題の高速学習 ○増田真平・蓼内洋平・西田京介・山内康一郎（北大） |
高次元データの多くは不要な変数が多く含まれている．このような変数を含んだまま学習機械に入力すると，高い精度を得るまでに膨... [more] | NC2006-175 pp.129-134 |
| NC | 2006-01-24 09:00 |
北海道 | 北海道大学 | Concept-Drifting環境に適応可能なクラシファイアアンサンブルシステム ○西田京介・山内康一郎・大森隆司（北大） |
機械学習アルゴリズムの多くは静的環境を想定し，多くの訓練サンプルを一度に与えられた状態で解くべきタスクに対してゼロから学... [more] | NC2005-98 pp.1-6 |
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