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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
IT 2021-07-09
13:25
ONLINE オンライン開催 クラスタ構造を説明する変数と回帰構造を説明する変数により表現された線形回帰モデルにおける計算量削減に関する一考察 ~ ベイズ最適な予測とその近似アルゴリズム ~
香山 渉早大)・齋藤翔太群馬大)・松嶋敏泰早大IT2021-24
データがクラスタに分割され,各クラスタにおいて別々の線型回帰モデルを持つという構造のデータ生成確率モデルを考えることで,... [more] IT2021-24
pp.51-56
WBS, IT, ISEC
(共催)
2021-03-04
10:55
ONLINE オンライン開催 区間ごとに文脈木モデルが変化する情報源における効率的ベイズ符号化アルゴリズム
島田航志齋藤翔太松嶋敏泰早大IT2020-115 ISEC2020-45 WBS2020-34
本稿では,区間ごとに文脈木モデルが変化する情報源の数理モデルを示し,それに対する効率的なベイズ符号化法を提案する.文脈木... [more] IT2020-115 ISEC2020-45 WBS2020-34
pp.19-24
WBS, IT, ISEC
(共催)
2021-03-04
13:20
ONLINE オンライン開催 [ポスター講演]Non-asymptotic converse theorem on the overflow probability of variable-to-fixed length codes
Shota SaitoToshiyasu MatsushimaWaseda Univ.IT2020-130 ISEC2020-60 WBS2020-49
本研究では、VF符号のオーバーフロー確率のしきい値に関する有限長逆定理を導く。smooth最大エントロピーによって有限長... [more] IT2020-130 ISEC2020-60 WBS2020-49
pp.115-116
EA, SP, SIP
(共催)
US, IPSJ-SLP
(連催)
(連催) [詳細]
2021-03-03
16:45
ONLINE オンライン開催 複数の隠れマルコフモデルの重み付けによるベイズ基準のもとでの最適な音素の予測
山岡大志齋藤翔太松嶋敏泰早大EA2020-76 SIP2020-107 SP2020-41
本研究では, 隠れマルコフモデルを用いた予測問題の予測方法について提案を行う.具体的には予測問題の一つである音素認識につ... [more] EA2020-76 SIP2020-107 SP2020-41
pp.97-102
IBISML 2021-03-03
14:25
ONLINE オンライン開催 クラスタごとに状態遷移確率が異なる複数の対象を同時制御するためのマルコフ決定過程
本村勇人鎌塚 明風間皐希松嶋敏泰早大IBISML2020-49
マルコフ決定過程(MDP)は対象の確率的に変化する状態を制御する問題に用いられる代表的なモデルの一つであり,極めて広範な... [more] IBISML2020-49
pp.47-54
SIP, IT, RCS
(共催)
2021-01-22
15:15
ONLINE オンライン開催 周辺画素によって異なる自己回帰係数を有する画像生成確率モデルとそのベイズ符号
高野将大中原悠太松嶋敏泰早大IT2020-108 SIP2020-86 RCS2020-199
本研究では,画像の自己回帰型確率的生成モデルに対し,画素の状態を導入した拡張モデルを提案する.ここで状態とは,圧縮対象画... [more] IT2020-108 SIP2020-86 RCS2020-199
pp.253-258
IT 2020-12-02
09:20
ONLINE オンライン開催 消失を含むラベルノイズの下での分類に関する性能の限界について
安田豪毅須子統太小林 学松嶋敏泰早大IT2020-29
 [more] IT2020-29
pp.26-31
IT 2020-12-02
09:40
ONLINE オンライン開催 音素認識問題におけるベイズ規準の下最適な予測に対する近似手法
山岡大志齋藤翔太松嶋敏泰早大IT2020-30
本研究では,音素認識の一手法について提案する. 隠れマルコフモデルを用いた音素認識の従来の研究は,予測に用いる隠れマルコ... [more] IT2020-30
pp.32-37
IT 2020-12-02
10:00
ONLINE オンライン開催 マルコフ決定過程問題における学習期間の行動のベイズ決定理論に基づく最適化
一條尚希中原悠太本村勇人松嶋敏泰早大IT2020-31
遷移確率未知のマルコフ決定過程 (MDP) 問題においては学習と報酬獲得を両立する必要がある.これに 対して,期間を学習... [more] IT2020-31
pp.38-43
IT 2020-12-02
10:30
ONLINE オンライン開催 ベイズ符号の解析に基づいた分類誤り確率の評価 ~ 拡張と具体例 ~
齋藤翔太松嶋敏泰早大IT2020-32
パラメトライズされた確率分布$P_{theta^*}$と$P_{xi^*}$から発生した二つの訓練データが得られていると... [more] IT2020-32
pp.44-49
IT 2020-07-16
14:45
ONLINE オンライン開催 変分ベイズ法によって導出された近似事後分布を用いた予測分布とベイズ予測分布の$alpha$-ダイバージェンスの漸近評価
山田一翔齋藤翔太松嶋敏泰早大IT2020-14
本稿では,i.i.d.確率変数列${X_i }_{i=1}^{n}$が与えられたもとで$X_{n+1}$の確率分布を決定... [more] IT2020-14
pp.19-23
IT, EMM
(共催)
2020-05-28
15:00
ONLINE オンライン開催 i.p.i.d.情報源におけるベイズ規準の下で最適なRelevant な変化の検出
鈴木海理鎌塚 明松嶋敏泰早大IT2020-3 EMM2020-3
時系列データにおいて,データの従う確率分布のパラメータが切り替わった点(変化点)を検出する問題を変化点検出題と呼ぶ.変化... [more] IT2020-3 EMM2020-3
pp.13-18
IT, EMM
(共催)
2020-05-28
15:25
ONLINE オンライン開催 自己回帰型の画像生成確率モデルとそれに対するベイズ符号
中原悠太松嶋敏泰早大IT2020-4 EMM2020-4
本研究では,画像の自己回帰型確率的生成モデルを提案する.この生成確率モデルは,画像の生成に確率モデルを陽に仮定するという... [more] IT2020-4 EMM2020-4
pp.19-24
ISEC, IT, WBS
(共催)
2020-03-10
13:50
兵庫 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス(神戸ポートアイランド)
(開催中止,技報発行あり)
情報公開問題における統計的決定理論に基づくプライバシ保護評価
宮下有咲鎌塚 明早大)・吉田隆弘横浜商科大)・松嶋敏泰早大IT2019-104 ISEC2019-100 WBS2019-53
本研究では,プライバシ保護を考慮した情報公開問題を扱う.従来,さまざまなプライバシの評価基準が 提案されてきたが,攻撃者... [more] IT2019-104 ISEC2019-100 WBS2019-53
pp.95-100
ISEC, IT, WBS
(共催)
2020-03-11
11:45
兵庫 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス(神戸ポートアイランド)
(開催中止,技報発行あり)
Private Information Retrieval と Smooth Locally Decodable Codes の対応関係に関する一考察
風間皐希鎌塚 明早大)・吉田隆弘横浜商科大)・松嶋敏泰早大IT2019-120 ISEC2019-116 WBS2019-69
Smooth Locally Decodable Code (SLDC) と Private Information R... [more] IT2019-120 ISEC2019-116 WBS2019-69
pp.201-206
IT 2019-07-25
14:25
東京 NATULUCK飯田橋東口 駅前店 クラスター説明変数と回帰説明変数により表現された線形回帰モデルにおけるベイズ最適な予測の近似手法
村山春香齋藤翔太中原悠太松嶋敏泰早大IT2019-16
本研究では,説明変数と目的変数の組からなるデータが与えられたとき,一部の連続説明変数によってデータを複数のクラスターに分... [more] IT2019-16
pp.5-10
IT 2019-07-25
14:50
東京 NATULUCK飯田橋東口 駅前店 決定木モデルにおける集団学習法の考えを用いたベイズ最適な分類の近似アルゴリズム
土橋那央齋藤翔太松嶋敏泰早大IT2019-17
本研究では,離散値をとる説明変数$bm{x}$に対する離散カテゴリ$y$の分類問題を扱う.説明変数$bm{x}$が与えら... [more] IT2019-17
pp.11-16
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2019-06-17
15:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 i.p.i.d.情報源におけるベイズ規準の下で最適な変化回数の推定
鈴木海理鎌塚 明松嶋敏泰早大IBISML2019-6
変化回数の推定問題は,さまざまな実問題において重要な問題である.従来,この問題に対して,尤度を最大にすることにより変化回... [more] IBISML2019-6
pp.35-41
EMM, IT
(共催)
2019-05-23
15:05
北海道 旭川市国際会議場 LDGM符号を用いた勾配符号化と確率的勾配降下法
堀井俊佑早大)・吉田隆弘横浜商科大)・小林 学松嶋敏泰早大IT2019-3 EMM2019-3
 [more] IT2019-3 EMM2019-3
pp.13-18
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]一般化ラベルノイズの下での分類に関する漸近評価
安田豪毅須子統太小林 学松嶋敏泰早大IBISML2018-84
分類問題において,正しいラベルが観測されずにノイズを含むラベルが観測される場合も多い.このよう な場合の学習... [more] IBISML2018-84
pp.301-306
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