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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-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2018-06-13
10:00
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 マルチフィデリティな評価関数を活用した能動的レベルセット推定
竹野思温名工大)・福岡準史名大)・塚田祐貴名大/JST)・小山敏幸名大)・志賀元紀岐阜大/JST/理研)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研)・烏山昌幸名工大/物質・材料研究機構/JST
未知の関数の入力空間に対して,関数値がある閾値より大きいか小さいかを分類する問題をレベルセット推定問題と呼ぶ.本論文では... [more] IBISML2018-1
pp.1-8
IBISML 2018-03-06
11:15
福岡 九州大学 西新プラザ 系列データからのクラス特異的代表パターン選出: 分類モデルとMorse Complexによるアプローチ
烏山昌幸名工大/物質・材料研究機構/JST)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研
本稿では連続値の系列データの分類問題を取り扱う. 特に,各クラスに特徴的な連続部分系列の発見を考える. 我々は系列中の短... [more] IBISML2017-101
pp.77-84
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 マージン最大化距離学習におけるセーフスクリーニング
吉田知貴名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研)・烏山昌幸名工大/物質・材料研究機構/JST
分類問題において,最適な距離尺度をデータから推定する枠組みとして距離学習が知られている.本稿では特に,マージン最大化原理... [more] IBISML2017-64
pp.219-226
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-25
11:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 コスト考慮型ベイズ最適化による複数目的関数最適化とその材料分野への応用
米津智弘名工大)・田村友幸小林 亮名工大/物質・材料研究機構)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研)・烏山昌幸名工大/物質・材料研究機構/JST
本稿では,互いに類似性のある複数の目的関数を同時に最適化するブラックボックス最適化問題を考える.
例えば,材料科学にお... [more]
IBISML2017-10
pp.207-213
IBISML 2017-03-07
10:00
東京 東京工業大学 系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用
岸本 薫烏山昌幸中川和也名工大)・木村幸太郎阪大)・依田 憲名大)・梅津佑太梶岡慎輔名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大
近年, GPS 等の計測機器の軽量化・低コスト化により, 動物の行動を正確に記録したバイオロギングデータに対して, デー... [more] IBISML2016-105
pp.41-48
IBISML 2017-03-07
11:00
東京 東京工業大学 変数の保持と削除に関するセーフルールによるスパースモデル最適化問題のサイズ縮小と高速化に関する一考察
烏山昌幸名工大/物質・材料研究機構/JST)・柴垣篤志名工大)・竹内一郎名工大/物質・材料研究機構/理研/物質・材料研究機構
 [more] IBISML2016-107
pp.57-62
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 ガウス過程に基づく粒界カスプ構造の確率的探索
烏山昌幸田村友幸小林 亮竹内一郎中山将伸名工大/物質・材料研究機構/JST
 [more] IBISML2016-67
pp.151-154
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 [ポスター講演]ガウス過程と動的計画法を用いたプロトン伝導体の伝導度推定
金森研太名工大)・豊浦和明京大)・中島伸一ベルリン工科大)・世古敦人京大)・烏山昌幸名工大)・桑原彰秀JFCC)・本多淳也東大)・設楽和希JFCC)・志賀元紀岐阜大)・竹内一郎名工大
燃料電池に利用される材料の重要な特性であるプロトン伝導度はプロトンが結晶構造内のポテンシャルエネルギー曲面(potent... [more] IBISML2016-73
pp.191-198
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-05
15:45
富山 富山大学 パターンマイニング問題におけるセーフパターンプルーニングを用いたスパースモデルの学習
中川和也鈴村真矢烏山昌幸名工大)・津田宏治東大)・竹内一郎名工大
本論文では, パターンマイニング問題におけるスパースな予測モデルの学習を考える. 予測モデルの学習において我々が提案する... [more] PRMU2016-70 IBISML2016-25
pp.127-134
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2016-07-06
10:50
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 スパースモデルのための特徴と標本の同時セーフスクリーニング
柴垣篤志烏山昌幸名工大)・畑埜晃平九大)・竹内一郎名工大
 [more] IBISML2016-4
pp.201-208
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]ガウス過程を用いた選択的サンプリングとその材料分野への応用
平野大輔名工大)・豊浦和明名大)・世古敦人京大)・志賀元紀岐阜大)・桑原彰秀JFCC)・烏山昌幸名工大)・設楽一希京大)・竹内一郎名工大
計算材料科学の分野において対象物質の物理現象や物性を調べる一つの方法として,物質内部のポテンシャルエネルギー局面(pot... [more] IBISML2015-66
pp.99-106
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]複数多様体の同時推定に基づく特徴クラスタリング
烏山昌幸名工大)・馬見塚拓京大
 [more] IBISML2015-79
pp.195-201
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
14:15
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 セーフスクリーニングを用いた組み合わせ効果を持つスパースモデルの効率的学習
中川和也鈴村真矢烏山昌幸竹内一郎名工大
多くの機械学習のタスクにおいて, 各特徴間の相互作用効果を考慮することが重要であると考えられる.
しかし全ての相互作... [more]
IBISML2015-10
pp.63-68
IBISML 2013-03-05
16:30
愛知 名古屋工業大学 局所線形近似に基づくラベル伝播のための類似度適合
烏山昌幸馬見塚 拓京大
ラベル伝播アルゴリズムはグラフに基づく半教師付き学習の代表的手法として広く
利用されており,グラフの構造に沿ってラベ... [more]
IBISML2012-109
pp.115-121
IBISML 2012-11-07
15:30
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 ラベル伝播アルゴリズムにおける複数グラフのスパース結合法
烏山昌幸馬見塚 拓京大
ラベル伝播アルゴリズムはグラフベース半教師付き学習の代表的手法として広く
利用されており,グラフを通してデータの構造... [more]
IBISML2012-58
pp.171-178
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2011-09-06
15:50
北海道 はこだて未来大学 Canonical Dependency Analysis based on Squared-loss Mutual Information
Masayuki KarasuyamaMasashi SugiyamaTokyo Inst. of Tech.
 [more] PRMU2011-79 IBISML2011-38
pp.173-180
IBISML 2011-03-28
15:00
大阪 阪大中之島センター 順位情報に基づいたランキングSVMの適応的重み付けに関する一考察
烏山昌幸長谷川拓矢松野 司竹内一郎名工大
本稿では, ランキングサポートベクトルマシン(ランキングSVM)のための新しい学習アルゴリズムを提案する. 特に, 重み... [more] IBISML2010-115
pp.77-83
IBISML 2010-11-04
15:00
東京 東大生産研 [ポスター講演]混合ノルム正則化を用いたコスト考慮型学習の同時変数選択に関する研究
杉浦 徹小出和諒本郷辰哉名工大)・烏山昌幸名工大/学振)・竹内一郎名工大
誤分類コストの異なる分類問題においてはコスト考慮型学習を用いることが有用である. 本研究では, 同一のデータに対して異な... [more] IBISML2010-70
pp.83-90
IBISML 2010-11-05
15:30
東京 東大生産研 [ポスター講演]MSTに基づくSVMパス追跡を用いた多重多変量2標本検定による遺伝子群解析に関する一考察
石川勇太磯部浩太名工大)・烏山昌幸名工大/学振)・泉 泰介竹内一郎名工大
マイクロアレイ技術により, 多くの遺伝子発現量を同時に計測できるようになった. 本研究では, 生物学的に関連の深い複数の... [more] IBISML2010-88
pp.211-220
IBISML 2010-11-05
15:30
東京 東大生産研 [ポスター講演]近似解のパス追跡に関する一考察
烏山昌幸名工大/学振)・竹内一郎名工大
機械学習におけるパス追跡は解の区分線形性を利用し,最適化問題の厳密解を追跡する.しかし,(a)大きなデータセットでは解の... [more] IBISML2010-89
pp.221-230
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