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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
WBS, IT, ISEC
(共催)
2018-03-09
09:50
東京 東京理科大(葛飾キャンパス) スパース重ね合わせ符号のためのBayes最適AMP復号器
波多江優和九大)・三村和史広島市大)・川喜田雅則竹内純一九大
2010年,Barron and Josephがガウス通信路について提案したスパース重ね合
わせ符号(SS符号)は通信... [more]
IT2017-127 ISEC2017-115 WBS2017-108
pp.143-148
ICSS, IPSJ-SPT
(連催)
2018-03-07
13:00
北海道 沖縄北部雇用能力開発総合センター Graphical Lassoを用いたダークネットデータのリアルタイム分析に基づくマルウェア活動検知に関する検討
韓 燦洙九大)・島村隼平クルウィット)・高橋健志井上大介NICT)・川喜田雅則竹内純一九大)・中尾康二NICT
本研究ではダークネットトラフィックデータからサイバー空間での悪性の活動(特に,ボットネット)を自動的かつリアルタイムに検... [more] ICSS2017-51
pp.1-6
IBISML 2018-03-05
14:15
福岡 九州大学 西新プラザ Exponential Family of Markov Kernels and Asymptotic Exponential Family of Markov Sources
Jun'ichi TakeuchiKyushu Univ.)・Hiroshi NagaokaUniv. of Electro-Communications
For parametric models of Markov sources, we prove that the n... [more] IBISML2017-93
pp.21-25
IT 2017-11-28
15:50
新潟 新潟県新発田市 泉慶 [招待講演]スパース重ね合わせ符号の状況と課題
竹内純一九大)・三村和史広島市大
 [more] IT2017-53
pp.13-18
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2017-09-15
13:00
東京 東京大学 本郷キャンパス 混合ガウスモデルのMDL学習について
宮本耕平川喜田雅則・○竹内純一九大
本研究の最終的な目標は記述長最小(MDL) 原理に基づく混合ガウスモデル(GMM) のモデル選択を実現することである.本... [more] PRMU2017-47 IBISML2017-19
pp.59-66
IT 2017-09-08
14:50
山口 セントコア山口 混合ガウスモデルの二段階符号化について
宮本耕平川喜田雅則竹内純一九大
本研究の最終的な目標は記述長最小原理(MDL原理)に基づく混合ガウスモデル(GMM) のモデル選択を実現することで
あ... [more]
IT2017-47
pp.49-54
IT 2017-09-08
15:15
山口 セントコア山口 離散無記憶情報源とMarkov情報源に関する典型集合と最小高確率集合の要素数
江藤宗矩川喜田雅則竹内純一九大
離散無記憶情報源および定常マルコフ情報源に関して,典型集合と高確率集合の要素数について考察する.
通常,典型集合と高確... [more]
IT2017-48
pp.55-60
IT 2017-07-14
15:10
千葉 千葉大学(西千葉キャンパス) On Information Geometry of Tree Models
Jun'ichi TakeuchiKyushu Univ.)・Hiroshi NagaokaUEC
 [more] IT2017-35
pp.109-113
IT 2017-07-14
15:35
千葉 千葉大学(西千葉キャンパス) Asymptotic Exponential Family of Markov Sources is Equivalent to Exponential Family of Markov Kernels
Jun'ichi TakeuchiKyushu Univ.)・Hiroshi NagaokaUEC
 [more] IT2017-36
pp.115-119
IA, ICSS
(共催)
2017-06-09
10:30
高知 高知工科大学 永国寺キャンパス [招待講演]サイバーセキュリティにおけるAIの応用について
竹内純一九大/NICT
 [more]
ISEC, WBS, IT
(共催)
2017-03-10
11:20
東京 東海大学 高輪キャンパス 超解像の応用によるMRIの高速化に関する検討
中島綾香川喜田雅則實松 豊九大)・久原重英杏林大)・竹内純一九大
磁気共鳴画像法(Magnetic Reasonance Imaging; MRI) の検査は,数十分から長いものでは1 ... [more] IT2016-124 ISEC2016-114 WBS2016-100
pp.161-166
IT, SIP, RCS
(共催)
2017-01-20
10:25
大阪 大阪市立大学(杉本キャンパス) 典型集合と高確率集合の要素数に関する考察
江藤宗矩川喜田雅則竹内純一九大
 [more] IT2016-87 SIP2016-125 RCS2016-277
pp.237-242
IT, SIP, RCS
(共催)
2017-01-20
10:50
大阪 大阪市立大学(杉本キャンパス) スパース重ね合わせ符号の復号アルゴリズムについて
波多江優和宮本耕平川喜田雅則九大)・三村和史広島市大)・竹内純一九大
 [more] IT2016-88 SIP2016-126 RCS2016-278
pp.243-248
RCS, IT, SIP
(共催)
2016-01-18
14:30
大阪 関西学院大学(大阪梅田) An Improved Upper Bound on Block Error Probability of Least Squares Sparse Superposition Codes with Bernoulli Dictionary
Yoshinari TakeishiJun'ichi TakeuchiKyshu Univ.
 [more] IT2015-66 SIP2015-80 RCS2015-298
pp.107-112
IT 2015-07-13
15:15
東京 東京工業大学 教師付き学習におけるMDL推定量の設計とその収束速度
竹内純一川喜田雅則九大
Barron and ConverによるMDL推定の性能評価の理論(1991年)は,基本的に教師無し学習に
のみ適用さ... [more]
IT2015-26
pp.53-58
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-23
17:00
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 MDL理論によるlassoのリスク上界
川喜田雅則豊暉原侑心竹内純一九大
無作為計画線形回帰問題におけるlassoの情報理論的リスク上界を導出する.罰則
付き最尤推定は二段階符号化の手続きと解... [more]
IBISML2015-16
pp.101-107
ISEC, IT, WBS
(共催)
2015-03-03
11:20
福岡 北九州市立大学 ひびきのキャンパス スパース構造学習を用いた異常検知によるボットネット検出実験
向井 脩川村勇気川喜田雅則竹内純一九大
 [more] IT2014-92 ISEC2014-105 WBS2014-84
pp.193-198
ISEC, IT, WBS
(共催)
2015-03-03
10:30
福岡 北九州市立大学 ひびきのキャンパス L1罰則付き線形回帰のMDLによる推定誤差上界について
豊暉原侑心川喜田雅則竹内純一九大
1991 年に,Barron and Cover は,MDL 推定の推定誤差に関して,誤差の上界がMDL 推定量に対応す... [more] IT2014-93 ISEC2014-106 WBS2014-85
pp.199-204
IT 2014-07-18
17:15
兵庫 神戸大学 六甲台第2キャンパス Geometry of Markov Chains, Finite State Machines, and Tree Models
Jun'ichi TakeuchiKyushu Univ.
 [more] IT2014-40
pp.159-164
IT 2014-05-16
15:40
大分 別府国際コンベンションセンター スパース重ね合わせ符号の復号実験による性能評価
宮本耕平高木美里川喜田雅則竹内純一九大
 [more] IT2014-10
pp.49-54
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