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 40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
PRMU, IBISML, IPSJ-CVIM
(連催) ※学会内は併催
2024-03-03
15:00
広島 広島大学 東広島キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
Tweedie's formulaを用いたデノイジング・オートエンコーダの一般化
相島祐太奈良先端大)・園田 翔理研)・磯部 伸東大)・池田和司奈良先端大IBISML2023-40
デノイジング・オートエンコーダはデータ生成分布のスコア$nabla log p(x)$を学習している. しかし,従来のデ... [more] IBISML2023-40
pp.1-5
IBISML 2020-10-21
15:35
ONLINE オンライン開催 [招待講演]深層学習を微分方程式で記述する
園田 翔理研IBISML2020-24
深層ニューラルネットの内部で起きている情報処理を,特徴量空間$Z$上の曲線$f:[0,1]times Zto Z$や,対... [more] IBISML2020-24
p.42
ICTSSL 2020-05-29
15:50
新潟 新潟メディアシップ
(開催中止,技報発行あり)
[特別講演]安全・安心な生活でエンジニアとアントレプレナーが守らなければならない社会的責任
篠田庄司中大ICTSSL2020-7
 [more] ICTSSL2020-7
pp.37-42
EID, ITE-IDY, IEE-EDD
(連催)
IEIJ-SSL, SID-JC
(共催)
(連催) [詳細]
2020-01-23
13:10
鳥取 鳥取大鳥取キャンパス [ポスター講演]ZnO系ナノ粒子分散薄膜のミストCVD
大城巨暉小野田翔悟奈良俊宏小南裕子原 和彦静岡大
新規の蛍光体応用のための材料としてナノ粒子分散半導体薄膜を提案し,その一例として,ZnOナノ粒子分散Ga2O3薄膜の作製... [more]
QIT
(第二種研究会)
2019-11-19
11:30
東京 学習院大学 高速ランダム特徴量サンプリングによる量子機械学習
山崎隼汰東大)・Sathyawageeswar SubramanianUniversity of Cambridge)・園田 翔理研)・小芦雅斗東大
 [more]
ITE-IDY, IEE-EDD
(共催)
IEIJ-SSL, SID-JC
(共催)
EID
(連催) [詳細]
2019-01-25
09:35
鹿児島 鹿児島大学 稲盛会館 ZnMgO薄膜のミストCVDにおける原料の比較
渡井大貴大城巨暉小野田翔悟楠原穂高原 和彦小南裕子静岡大
 [more]
MI 2019-01-22
14:35
沖縄 沖縄県青年会館 OCTアンギオグラフィー画像解析に基づく黄斑部領域解析に関する研究
山岡新之介福元伸也鹿嶋雅之佐藤公則渡邊 睦椎原秀樹園田祥三坂本泰二鹿児島大MI2018-81
本研究では,網膜画像の一つであるOCTアンギオグラフィーから得られる黄斑部領域に着目し,その黄斑部領域の形状の複雑さを解... [more] MI2018-81
pp.87-92
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-06-13
15:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定
中村圭太早大)・園田 翔理研)・日野英逸統計数理研)・川崎真弘筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2018-10
本研究では EEG データから脳内の電流源の位置・モーメントを,その個数も含めて電流ダイポールとして 推定する方... [more] IBISML2018-10
pp.67-74
SIP, EA, SP
(共催)
MI
(併催) [詳細]
2018-03-19
11:00
沖縄 石垣島 ホテルミヤヒラ OCTアンギオグラフィー画像解析に基づく疾患診断支援に関する研究
山岡新之介福元伸也鹿嶋雅之佐藤公則渡邊 睦椎原秀樹園田祥三坂本泰二鹿児島大MI2017-68
眼底検査に使用される画像として,網膜を撮影できるOCT(Optical coherence tomography) があ... [more] MI2017-68
pp.19-24
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2017-09-16
14:05
東京 東京大学 本郷キャンパス [招待講演]輸送理論から見た深層ニューラルネット
園田 翔早大PRMU2017-60 IBISML2017-32
深層ニューラルネットの中では何が起きているのだろうか?本講演では,深層ニューラルネットを輸送写像として説明する。輸送写像... [more] PRMU2017-60 IBISML2017-32
pp.185-188
IBISML 2017-03-06
16:30
東京 東京工業大学 積分表現とKernel HerdingによるNeural Networkの学習
松原拓央園田 翔村田 昇早大IBISML2016-103
Neural Networkによる関数近似問題において, 近似誤差がパラメータ数$ n $に対して$ mathcal{O... [more] IBISML2016-103
pp.25-31
NS, IN
(併催)
2017-03-03
09:30
沖縄 沖縄残波岬ロイヤルホテル WRR重み配分法における破棄フロー選択方式
野田 翔山岡克式東工大IN2016-123
フローごとに許容遅延が異なる環境下で,許容遅延内に処理されるパケット数を最大化する,既存のWRR重み配分法は,破棄フロー... [more] IN2016-123
pp.157-162
SP, IPSJ-SLP
(連催)
NLC, IPSJ-NL
(連催)
(併催) [詳細]
2016-12-20
11:20
東京 NTT武蔵野研究開発センタ 1次元畳みこみニューラルネットワークによる特徴抽出を用いた話者認識
園田祥平笠原勇布井上真郷早大SP2016-52
話者認識法の多くは, メル周波数ケプストラム係数, i-vectorといった声の特徴量を利用している. これらの特徴量は... [more] SP2016-52
pp.17-21
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 無限層デノイジング・オートエンコーダーの輸送理論解釈
園田 翔村田 昇早大IBISML2016-88
深層ニューラルネットの中間層では,入力データの特徴量抽出が行われている。中間層の特徴量写像を解析するために,ニューラルネ... [more] IBISML2016-88
pp.297-304
NC, NLP
(併催)
2016-01-28
15:25
福岡 九州工業大学 若松キャンパス i-vectorにアンサンブル学習を加えた話者識別法の比較検証 ~ Bagging対Random Forest ~
園田祥平井上真郷早大NC2015-58
近年, 話者識別法の多くは話者の特徴を表すi-vectorを経由して行われる.各発話のi-vectorは超球上に分布する... [more] NC2015-58
pp.13-16
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]LiDAR深度データを用いたCNNブレーキシーン認識
嶋田達之介松原拓央園田 翔村田 昇早大)・オータル パトリシア加藤真平名大IBISML2015-61
 [more] IBISML2015-61
pp.61-67
NS, IN
(併催)
2015-03-03
11:10
沖縄 沖縄コンベンションセンタ 許容遅延内処理パケット数を最大化するWRR重み配分法
野田 翔山岡克式東工大IN2014-151
IP電話やライブ配信サービスの普及により,ストリーミング通信のトラヒック量は年々増加している.ストリーミング通信は,デー... [more] IN2014-151
pp.179-184
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-09-02
15:45
茨城 筑波大学 オラクル分布を用いたサンプリング学習アルゴリズム
園田 翔村田 昇早大PRMU2014-52 IBISML2014-33
ニューラルネットの新規学習法を提案する.Murataによるニューラルネットの積分表現に基づき,中間層素子パラメータの確率... [more] PRMU2014-52 IBISML2014-33
pp.137-142
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(併催)
(連催) [詳細]
2014-06-26
15:00
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 複数粒子フィルタとモデル選択を用いたEEGデータの電流ダイポール推定
金田有紀園田 翔早大)・日野英逸筑波大)・村田 昇早大NC2014-5 IBISML2014-5
本研究ではEEGデータから脳内の電流源の位置・モーメントおよび個数を近似ダイポールとして推定する.電流ダイポール推定問題... [more] NC2014-5 IBISML2014-5
pp.91-96
WIT 2014-03-08
13:25
茨城 筑波技術大学 春日キャンパス ETC型受信機と可視光通信を用いた移動体追跡方式
牧野秀夫篠原詠士郎野田祥平新潟大)・若月大輔小林 真筑波技大)・西森健太郎新潟大WIT2013-86
災害時の救急搬送や障碍者の移動時に有効な位置情報追跡装置の基本構成について述べる.具体的動作としては,屋内移動時にはLE... [more] WIT2013-86
pp.107-110
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