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 46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
PRMU 2022-12-16
16:15
富山 富山国際会議場
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
e(m)-divergenceを利用した1次元正規分布のなす空間の分割について
藤木 淳福岡大)・赤穂昭太郎産総研PRMU2022-54
1次元正規分布の集合をダイバージェンスを用いてクラスタリングをしたり判別したりする際には,ダイバージェンスの値によって1... [more] PRMU2022-54
pp.116-121
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-23
11:20
ONLINE オンライン開催 e(m)-PCAを用いた2クラス分類に向けて
藤木 淳福岡大)・赤穂昭太郎産総研NC2021-43
これまでの多くのデータ分析手法は,測定値そのものをデータとして扱い,そのデータを線形もしくは非線形写像によって高次元ユー... [more] NC2021-43
pp.55-58
IBISML 2020-01-09
13:50
東京 統計数理研究所 情報幾何に基づくガウス過程事後分布集合の次元削減法
石橋英朗九工大)・赤穂昭太郎産総研/理研IBISML2019-20
本研究ではガウス過程事後分布の集合を次元削減するための主成分分析を提案する.これにより関数の集合を説明するパラメータ空間... [more] IBISML2019-20
pp.17-24
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-18
10:50
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 非負値行列因子分解を用いたカルシウムイメージングデータからの睡眠状態解析
永山瑞生有竹俊光早大)・日野英逸統計数理研)・上田壮志宮崎峻弘柳沢正史筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大NC2019-14 IBISML2019-12
睡眠は哺乳類にとって必要不可欠な生命活動だが,睡眠とはいかなる生物学的な状態か,という問いに対 する明確な答えは未た... [more] NC2019-14 IBISML2019-12
pp.57-61(NC), pp.79-83(IBISML)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2018-06-13
15:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 生成・消滅過程に基づくEEGデータの電流ダイポール推定
中村圭太早大)・園田 翔理研)・日野英逸統計数理研)・川崎真弘筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2018-10
本研究では EEG データから脳内の電流源の位置・モーメントを,その個数も含めて電流ダイポールとして 推定する方... [more] IBISML2018-10
pp.67-74
IBISML 2018-03-05
13:25
福岡 九州大学 西新プラザ 最頻値線形回帰の情報幾何
三戸圭史筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大)・日野英逸筑波大IBISML2017-91
MLR(Modal Linear Regression, 最頻値線形回帰)は,出力の最頻値が説明変数の線形予測子で表され... [more] IBISML2017-91
pp.7-14
IBISML 2018-03-05
16:10
福岡 九州大学 西新プラザ ブートストラップ分布に基づく外れ値検定
渡邊隼人早大)・○日野英逸筑波大/理研)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2017-94
 [more] IBISML2017-94
pp.27-33
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 事後分布推定されたガウス過程間のKLダイバージェンスは有限次元の正規分布間のKLダイバージェンスで評価できる
石橋英朗古川徹生九工大)・赤穂昭太郎産総研IBISML2017-55
 [more] IBISML2017-55
pp.155-160
IBISML 2017-11-10
13:00
東京 東京大学 [ポスター講演]対数線形モデルの学習におけるL1正則化後の最尤推定の効果
高畠一哉赤穂昭太郎産総研IBISML2017-86
$L_1$正則化には2つの機能がある.1つはパラメータ削減による構造学習,もう1つは残ったパラメータを観測データに合わせ... [more] IBISML2017-86
pp.369-375
MBE, NC
(併催)
2016-11-19
11:35
宮城 東北大学 部分観測されたスパイクからの神経細胞間の結合推定
岩崎泰士早大)・日野英逸筑波大)・龍野正実レスブリッジ大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大NC2016-36
スパイクデータに基づく神経細胞の結合関係の推定は脳の情報処理機構を解明する上で重要な問題である.既存の推定手法の多くは神... [more] NC2016-36
pp.21-26
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-06
11:45
富山 富山大学 重回帰を用いた高次局所潜在的次元推定
日野英逸筑波大)・藤木 淳福岡大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大PRMU2016-85 IBISML2016-40
観測データの潜在的な次元推定は多様体学習や次元削減,可視化に先立つ重要な問題である.観測データ点のk近傍までのユークリッ... [more] PRMU2016-85 IBISML2016-40
pp.233-240
IBISML 2016-03-18
10:25
東京 統計数理研究所 確率質量関数の二次展開とポアソン誤差構造に基づくエントロピー推定
日野英逸筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2015-100
 [more] IBISML2015-100
pp.47-53
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]ノンパラメトリックe混合の推定
高野 健早大)・日野英逸筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2015-59
混合モデルは機械学習の様々な場面で,複雑な確率密度関数の近似や異なる情報源から発生した情... [more] IBISML2015-59
pp.45-52
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]非負値行列分解の情報幾何
奈良寧々花高野 健早大)・日野英逸筑波大)・赤穂昭太郎産総研)・村田 昇早大IBISML2015-60
 [more] IBISML2015-60
pp.53-59
IBISML 2015-11-26
15:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]L1正則化付きフルスパン対数線形モデルとその性能
高畠一哉赤穂昭太郎産総研IBISML2015-73
Full-span log-linearモデルとは十分な数の基底を持ち全てのGibbs分布が表現可能なlog-linea... [more] IBISML2015-73
pp.153-157
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]能力テスト得点の非負行列分解
兼村厚範産総研)・大成弘子鹿内 学橋本将崇リクルートキャリア)・赤穂昭太郎産総研IBISML2015-80
能力テストや問題設計を少ない出題数で遂行することができれば、テスト時間の短縮、出題準備の低負荷化など、受検者・出題者の双... [more] IBISML2015-80
pp.203-208
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2015-09-14
13:30
愛媛 愛媛大学 正規分布の空間における曲指数分布当てはめ
藤木 淳田中 勝福岡大)・赤穂昭太郎産総研PRMU2015-70 IBISML2015-30
従来,情報幾何で最も単純な e-平坦あるいは m-平坦な部分多様体の当てはめは研究されてきたが,非線形の部分多様体は扱い... [more] PRMU2015-70 IBISML2015-30
pp.19-24
IBISML 2014-11-18
15:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]対数線形モデル高速学習のための基底関数
高畠一哉赤穂昭太郎産総研IBISML2014-76
離散変数対数線形モデルに対して以下の優れた特徴を持つ基底関数の組とそれを用いた高速学習アルゴリズムを提案する.
1) ... [more]
IBISML2014-76
pp.307-312
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-09-01
17:00
茨城 筑波大学 公正配慮型分類器の公正性に関する分析
神嶌敏弘赤穂昭太郎麻生英樹産総研)・佐久間 淳筑波大PRMU2014-47 IBISML2014-28
特定の情報の影響を排除するという公正性を保つ公正配慮型分類器において,非常に高い公正性を達成できるCaldersとVer... [more] PRMU2014-47 IBISML2014-28
pp.85-92
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]Dependency Network対Bayesian Network性能比較
高畠一哉赤穂昭太郎産総研IBISML2013-41
Dependency Networkは個々のノードの完全に局所的かつ単純なアルゴリズムにより学習というタスクを行うことの... [more] IBISML2013-41
pp.39-44
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