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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 | |
| 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］アンサンブル学習における弱学習器間の相互性指標に基づく学習法の修正に関する一検討 ○内海翔太・亀山啓輔（筑波大）  IBISML2018-102 |
アンサンブル学習においては，各弱学習器の分類精度や弱学習器間の相補性が統合学習器の分類精度に影響を与える．本研究では相補... [more] | IBISML2018-102 pp.429-434 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2018-09-20 09:40 |
福岡 | 福岡工業大学 | 並列的なアンサンブル学習におけるデータの重みを用いた相補的な弱学習器の構成 ○内海翔太・亀山啓輔（筑波大） PRMU2018-37 IBISML2018-14 |
アンサンブル学習の汎化精度の改善には，各学習器の精度や学習器間の分類の正誤に対する相補性が重要である．本論文では，学習器... [more] | PRMU2018-37 IBISML2018-14 pp.9-15 |
| PRMU | 2017-10-13 15:20 |
熊本 | 熊本大学 | 誤り訂正符号を用いた並列調整に基づくAdaBoostによる分類性能の安定性 ○内海翔太・亀山啓輔（筑波大） PRMU2017-99 |
[more] | PRMU2017-99 pp.205-210 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2017-09-15 10:00 |
東京 | 東京大学 本郷キャンパス | 多クラス分類問題における誤り訂正符号を用いた並列調整に基づくAdaBoostによる分類性能の安定化 ○内海翔太・亀山啓輔（筑波大） PRMU2017-44 IBISML2017-16 |
[more] | PRMU2017-44 IBISML2017-16 pp.43-50 |
| MBE, BioX, NC (共催) |
2016-10-22 09:25 |
大阪 | 大阪電気通信大学 | 層状ニューラルネットワーク2クラス分類器の組み合わせによる多クラス分類器に関する考察 ○内海翔太・亀山啓輔（筑波大） BioX2016-18 MBE2016-32 NC2016-17 |
誤り訂正符号は，多クラス分類器の出力として用いた場合，誤分類を抑え，精度を向上させることが知られている．誤り訂正符号のひ... [more] | BioX2016-18 MBE2016-32 NC2016-17 pp.7-12 |
| LOIS | 2016-03-04 15:20 |
沖縄 | 宮古島市中央公民館 | 場所の副音声メディア“Whispath”を用いた追体験に関する実験 ○内海翔太・小川克彦（慶大） LOIS2015-94 |
[more] | LOIS2015-94 pp.181-185 |
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