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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
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2019-06-17
14:15
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 敵対的外乱とTriple GANsとの組み合わせによる識別的異常検知
八谷大岳和歌山大
 [more] IBISML2019-4
pp.21-26
NC, MBE
(併催)
2019-03-04
13:25
東京 電気通信大学 ニューラルネットを用いた逆埋め込み関数の近似と、その文書データ分布の解釈への応用
溝渕湧也八谷大岳和歌山大
近年、webページ間の関係性などを分析し、有益な情報をユーザーに提供するサービスに期待が寄せられている。そのサービスを実... [more] NC2018-54
pp.61-66
IBISML 2012-03-13
16:30
東京 統計数理研究所 Feature Selection via L1-Penalized Squared-Loss Mutual Information
Wittawat JitkrittumHirotaka HachiyaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
 [more] IBISML2011-107
pp.139-146
IBISML 2011-11-09
15:45
奈良 奈良女子大学 Relative Density-Ratio Estimation for Robust Distribution Comparison
Makoto YamadaTokyo Inst. of Tech.)・Taiji SuzukiUniv. of Tokyo)・Takafumi KanamoriNagoya Univ.)・Hirotaka HachiyaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
 [more] IBISML2011-46
pp.25-32
IBISML 2011-11-09
15:45
奈良 奈良女子大学 Modified Newton Approach to Policy Search
Hirotaka HachiyaTokyo Inst. of Tech.)・Tetsuro MorimuraIBM Japan)・Takaki MakinoUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
 [more] IBISML2011-54
pp.79-85
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 NamHirotaka HachiyaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
 [more] IBISML2011-73
pp.213-216
IBISML 2011-06-21
14:15
東京 武田ホール Analysis and Improvement of Policy Gradient Estimation
Tingting ZhaoHirotaka HachiyaGang NiuMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
Policy gradient is a useful model-free reinforcement learnin... [more] IBISML2011-12
pp.83-89
IBISML 2011-03-29
15:50
大阪 阪大中之島センター 情報量最大化クラスタリング ~ 解析解とモデル選択 ~
杉山 将山田 誠木村 学八谷大岳東工大
(事前公開アブストラクト) 本論文では,二乗損失に対する相互情報量を用いた新しいクラスタリングアル
ゴリズムを提案する... [more]
IBISML2010-114
pp.69-76
IBISML 2010-11-05
15:30
東京 東大生産研 [ポスター講演]動的計画法によるリターン分布推定
森村哲郎日本IBM)・杉山 将東工大)・鹿島久嗣東大)・八谷大岳東工大)・田中利幸京大
(事前公開アブストラクト) リターン(累積報酬値)の分布推定により、分布から規定される任意の特徴量を指標とした意思決定策... [more] IBISML2010-98
pp.283-290
IBISML 2010-06-15
15:25
東京 東大武田ホール New Feature Selection Method for Reinforcement Learning -- Conditional Mutual Information Reveals Implicit State-Reward Dependency --
Hirotaka HachiyaMasashi SugiyamaTokyo Insst. of Tech.
Model-free reinforcement learning (RL) is a machine learning... [more] IBISML2010-21
pp.139-146
NC, MBE
(併催)
2009-03-12
14:50
東京 玉川大学 Adaptive Importance Sampling with Automatic Model Selection in Reward Weighted Regression
Hirotaka HachiyaTokyo Inst. of Tech.)・Jan PetersMax Planck Inst. of Tech.)・Masashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
Direct policy search is a useful framework of reinforcement ... [more] NC2008-145
pp.249-254
NC, MBE
(併催)
2009-03-12
15:40
東京 玉川大学 Statistical Active Learning for Efficient Value Function Approximation in Reinforcement Learning
Takayuki AkiyamaHirotaka HachiyaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
Appropriately designing sampling policies is highly importan... [more] NC2008-147
pp.261-266
MBE, NC
(併催)
2007-12-22
15:45
愛知 名古屋大学 Adaptive Importance Sampling with Automatic Model Selection in Value Function Approximation
Hirotaka HachiyaTakayuki AkiyamaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
 [more] NC2007-84
pp.75-80
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