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 104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
IBISML 2022-12-23
11:10
京都 京都大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
正例とラベルなしデータからの学習を用いた音響信号の強調
伊藤信貴杉山 将東大IBISML2022-56
音響信号強調とは,さまざまな音が混在した観測音(以下,「雑音を含む信号」)から音声などの所望のクラスの音(以下,「信号」... [more] IBISML2022-56
pp.94-100
IBISML 2022-03-08
10:25
ONLINE オンライン開催 β-ポテンシャル正則化による最適輸送問題の頑健な計算方法について
中村紳太郎東大)・包 含東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2021-31
Optimal transport (OT) has become a widely used tool to meas... [more] IBISML2021-31
pp.8-14
IBISML 2022-03-09
13:30
ONLINE オンライン開催 Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True? -- A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification --
Takashi IshidaUTokyo)・Ikko YamaneUniversité Paris Dauphine-PSL/RIKEN)・Nontawat CharoenphakdeeUTokyo)・Gang NiuRIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2021-44
 [more] IBISML2021-44
pp.38-45
IBISML 2021-03-02
10:00
ONLINE オンライン開催 頑健な損失関数を用いた雑音を含む補ラベルからの学習
石黒寛樹東大)・石田 隆東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2020-34
機械学習を成功させるためには,大規模なラベル付きデータセットが必要である.しかしながら,ラベル付きデータの収集は実際には... [more] IBISML2020-34
pp.1-8
IBISML 2020-10-20
13:20
ONLINE オンライン開催 [招待講演]不確実性下での機械学習手法:ロバスト機械学習法の紹介
杉山 将理研/東大IBISML2020-12
機械学習アルゴリズムは,センサーノイズ,ヒューマンエラー,不確実データ,敵対的攻撃,環境変化,標本選択バイアスなどの影響... [more] IBISML2020-12
p.28
IBISML 2020-03-11
10:45
京都 京都大学
(開催中止,技報発行あり)
Calibrated Surrogate Maximization of Linear-Fractional Utility in Binary Classification
Han BaoUniv. of Tokyo/RIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2019-43
Complex classification performance metrics such as the F-mea... [more] IBISML2019-43
pp.71-78
PRMU 2018-10-20
10:40
神奈川 慶應大学 [フェロー記念講演]限られた情報からの機械学習 ~ これまでの発展と今後の展望 ~
杉山 将理研/東大PRMU2018-73
 [more] PRMU2018-73
p.19
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 正例とラベルなしデータからの学習に基づく半教師付きAUC最適化
坂井智哉ニウ ガン東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-40
 [more] IBISML2017-40
pp.39-46
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]Binary Classification from Positive-Confidence Data
Takashi IshidaSMAM/UTokyo/RIKEN)・Gang NiuUTokyo/RIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2017-62
機械学習の多くの実問題では、ラベル付きデータの収集コストを下げることが極めて重要である。そこで本論文では、正例度の付いた... [more] IBISML2017-62
pp.207-214
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]Multi-Task Learning with Positive and Unlabeled Data and Its Application to Mental State Prediction
Hirotaka KajiHayato YamaguchiToyota Motor)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2017-66
 [more] IBISML2017-66
pp.235-242
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 報酬重み付き密度推定による階層強化学習
長 隆之東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-67
複数のモードを持つ報酬関数に対して最適な方策を学習するための階層強化学習の手法を提案する.階層強化学習においては,複数の... [more] IBISML2017-67
pp.243-249
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 バンディット環境下における優良腕識別
鹿野英明本多淳也東大/理研)・坂巻顕太郎東大)・松浦健太郎Johnson & Johnson)・中村篤祥北大)・杉山 将理研/東大IBISML2017-82
 [more] IBISML2017-82
pp.339-346
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
10:20
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Risk Minimization Framework for Multiple Instance Learning from Positive and Unlabeled Bags
Han BaoUniv. of Tokyo)・Tomoya SakaiIssei SatoUniv. of Tokyo/RIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-3
マルチインスタンス学習(MIL)は教師付き学習の一種で,バッグと呼ばれるデータがインスタンスと呼ばれる子要素からなってお... [more] IBISML2017-3
pp.55-62
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
10:45
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator
Ryuichi KiryoUniv. of Tokyo/RIKEN)・Gang NiuUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-4
From only emph{positive}~(P) and emph{unlabeled}~(U) data, a... [more] IBISML2017-4
pp.63-70
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
11:10
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 Learning from Complementary Labels
Takashi IshidaSMAM/Univ. of Tokyo)・Gang NiuUniv. of Tokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. of TokyoIBISML2017-5
 [more] IBISML2017-5
pp.71-78
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-25
09:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 t指数型分布族に対する期待値伝播法
二見 太佐藤一誠東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-6
 [more] IBISML2017-6
pp.179-184
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-25
09:55
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 バイタームトピックモデルの確率的ダイバージェンス最小化
崔 正行東大)・佐藤一誠東大/理研)・杉山 将理研/東大IBISML2017-7
セルフメディアとソーシャルネットワークの出現と発展に伴ない、大量のショートテキストが処理されないまま蓄積されている。集積... [more] IBISML2017-7
pp.185-192
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 半導体露光装置における構造変化検知
大坪洋介ニコン)・杉山 将理研/東大IBISML2016-45
半導体露光装置は,半導体素子回路のパターンをシリコンウェハに焼き付ける装置であり,高精度な光学系と複数のユニットからなっ... [more] IBISML2016-45
pp.1-8
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 Robust supervised learning under uncertainty in dataset shift
Weihua HuIssei SatoUTokyo)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyoIBISML2016-50
 [more] IBISML2016-50
pp.37-44
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類
坂井智哉ドゥ・プレシ マーティヌス・クリストフェルニウ ガン東大)・杉山 将理研/東大IBISML2016-80
 [more] IBISML2016-80
pp.243-250
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