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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 2017-03-07
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IBISML2016-107
 [more] IBISML2016-107
pp.57-62
IBISML 2016-11-17
14:00
京都 京都大学 区間データに対する経験損失最小化とそのプライバシー保護への応用
花田博幸高田敏行柴垣篤志名工大)・佐久間 淳筑波大)・竹内一郎名工大IBISML2016-89
本研究では機械学習において,訓練データの値が区間として与えられる場合を考え,それによる学習結果が取りうる範囲を求めること... [more] IBISML2016-89
pp.305-312
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2016-09-06
10:45
富山 富山大学 経験損失最小化問題における高速感度分析に関する一提案
花田博幸柴垣篤志名工大)・佐久間 淳筑波大)・竹内一郎名工大PRMU2016-80 IBISML2016-35
各事例が$d$次元ベクトルからなる$n$事例の訓練データを用いて,正則化経験損失最小化により学習を行うことを考える.この... [more] PRMU2016-80 IBISML2016-35
pp.203-210
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [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IBISML2016-4
 [more] IBISML2016-4
pp.201-208
IBISML 2015-03-06
15:45
京都 京都大学 (L^2_2)正則化凸損失関数最小化問題のための検証誤差近似保証付きモデル選択
柴垣篤志鈴木良規竹内一郎名工大IBISML2014-96
正則化パラメータの選択は汎化性能に多大な影響を与えるため,多くの機械学習のタスクにおいて注意深く正則化パラメータを選択す... [more] IBISML2014-96
pp.79-86
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