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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 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
$L_1$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
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
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 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
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
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
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
IBISML 2012-11-08
15:00
東京 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 新グラフィカルモデル「発火過程ネットワーク」 ~ 学習が簡単な新モデル ~
高畠一哉赤穂昭太郎産総研
本論文ではデータからの学習が簡単な汎用の多変数確率モデルを提案する.
従来のグラフィカルモデルでは構造学習もしくはパラ... [more]
IBISML2012-78
pp.311-318
NC 2007-03-14
13:40
東京 玉川大学 Progressive contrastive divergence法
高畠一哉赤穂昭太郎産総研
 [more] NC2006-143
pp.151-154
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