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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, MICT
(共催)
2019-07-16
12:30
茨城 茨城大学 水戸キャンパス ライブラリーホール [ポスター講演]OFDM-IMにおけるディザ信号を用いるPAPR低減法の性能改善
渡邊慎也宮嶋照行杉谷栄規茨城大
本稿では,OFDM-IM におけるディザ信号を用いた PAPR 低減法の性能改善について検討する.ディザ信 号は送信機に... [more] WBS2019-10 MICT2019-11
pp.1-6
SeMI, RCS, NS, SR, RCC
(併催)
2019-07-10
15:45
大阪 I-Siteなんば(大阪) 下り電力領域 NOMA伝送のための分数計画法を用いたロバストビームフォーミング設計に関する一検討
飯盛寛貴石橋功至電通大)・アブレウ ジュゼッペJUB
本稿では,下り電力領域非直交多元接続(PD-NOMA:Power Domain Non-Orthogonal Mult... [more] RCC2019-16 NS2019-49 RCS2019-106 SR2019-25 SeMI2019-25
pp.27-32(RCC), pp.37-42(NS), pp.31-36(RCS), pp.37-42(SR), pp.41-46(SeMI)
IPSJ-AVM, ITE-3DIT
(共催)
SIS
(連催) [詳細]
2019-06-13
16:25
長崎 福江文化会館 [招待講演]スパース・低ランクモデリングに基づく画像処理
京地清介北九州市大
本稿では,近年盛んに研究されている凸最適化を用いた画像復元について,その基本事項と著者グループ
の関連研究をいくつか紹... [more]
SIS2019-10
pp.55-60
RCS, SR, SRW
(併催)
2018-03-02
15:45
神奈川 YRP 横須賀リサーチパーク 非線形AWGN下における確率変調変形を用いた相互情報量最大化に関する一検討
飯盛寛貴ジュゼッペ アブレウ立命館大
送信機RFチェインによる非線形雑音の信号への影響はよく知られている事実である.これまでの無線通信に関する研究においては,... [more] RCS2017-401
pp.459-464
US, EA
(併催)
2018-01-23
13:00
大阪 関西大学 [ポスター講演]凸最適化による信号分離を用いたグリッドレス音場分解の性能向上
瀧田雄太小山翔一植野夏樹猿渡 洋東大
内部に音源を含む領域内の音場を再構成する手法を提案する.従来手法は,対象領域を格子点の集合として離散化し,音源の空間的な... [more] EA2017-87
pp.19-24
IBISML 2017-11-09
13:00
東京 東京大学 一般化$ell_1$正則化問題に対するオンライン最適化手法
中里佳央福地一斗筑波大)・佐久間 淳筑波大/理研/JST
構造正則化は事前知識をモデルに導入することで精度を向上させたり、解釈しやすいモデルを作成するために有用である.
ま... [more]
IBISML2017-47
pp.93-100
IE 2017-06-29
14:15
沖縄 沖縄セルラー電話 混合ノイズにロバストな多重露光画像統合法
松岡 諒香川大)・小野峻佑東工大)・奥田正浩北九州市大
高ダイナミックレンジ画像は, 一般に露光を変え撮影した多重露光画像を重み付き統合することで取得できる. しかし暗所撮影で... [more] IE2017-27
pp.13-18
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-25
10:20
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 線形変換されたl0スパース制約下での学習
丸茂直貴岩田具治NTT
線形変換されたスパース制約下での非凸最適化問題を考える.
これは,機械学習ので生じる多くの問題を含む問題クラスである.... [more]
IBISML2017-8
pp.193-199
IBISML 2017-03-07
10:30
東京 東京工業大学 正則化項付き経験誤差最小化に対する二重加速確率的分散縮小勾配法
村田智也鈴木大慈東工大
We develop a new stochastic gradient method for solving conv... [more] IBISML2016-106
pp.49-56
PRMU, CNR
(共催)
2017-02-19
11:20
北海道 北海道大学 [ポスター講演]4D-MRIの圧縮センシング ~ 画像再構成アルゴリズムの高速化 ~
望月浩平酒井智弥長崎大)・北上侑乃丞羽石秀昭千葉大
本研究は3次元医用動画像(4D-MR画像)の撮像時間を短縮する圧縮センシングにおける画像再構成の高速化を目的とする.4D... [more] PRMU2016-181 CNR2016-48
pp.159-160
IBISML 2016-11-16
15:00
京都 京都大学 近接平均を用いた加速近接勾配法の適応的リスタート
中里佳央福地一斗佐久間 淳筑波大
複数のスパース正則化項を含む目的関数を最適化する際にその近接写像を求めるためには非常に多くの計算量が必要であり,劣勾配法... [more] IBISML2016-55
pp.65-71
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
PRMU, IE, MI, SIP
(共催)
2016-05-19
15:10
愛知 名古屋大学 SDMMに基づくCS-MRIのための高精度再構成アルゴリズム
柴田 基稲室憲人井尻 敬平林 晃立命館大
圧縮センシング MR 画像法(CS-MRI)のための高精度再構成アルゴリズムを提案する.CS-MRI は Lustig ... [more] SIP2016-12 IE2016-12 PRMU2016-12 MI2016-12
pp.59-64
RCS, IT, SIP
(共催)
2016-01-19
11:25
大阪 関西学院大学(大阪梅田) 物理層における秘匿性向上のためのロバストビームフォーミング
Zou Jingbo大野修一広島大
本稿では,複数アンテナを利用する盗聴者を妨害するため,複数送信アンテナから送信する秘密信号と干渉信号を設計する方法を考察... [more] IT2015-92 SIP2015-106 RCS2015-324
pp.243-246
IBISML 2015-11-27
14:00
茨城 つくば国際会議場 [ポスター講演]準同型暗号を用いた経験損失最小化のための秘密精度保証
高田敏行花田博幸名工大)・佐久間 淳筑波大)・竹内一郎名工大
機械学習において,プライバシを考慮すべき事例は増加してきている.本研究では訓練データが複数のパーティに分散されていて,各... [more] IBISML2015-86
pp.249-256
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
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
IBISML 2014-11-17
17:00
愛知 名古屋大学 [ポスター講演]二次正則化分類学習のためのLeave-one-out cross-validationの高速化
奥村翔太鈴木良規小川晃平新村祐紀竹内一郎名工大
Leave-one-out cross-validation (LOOCV)
は様々な機械学習アルゴリズムの汎化性能の... [more]
IBISML2014-44
pp.73-80
RCC, ASN, NS, RCS, SR
(併催)
2014-07-30
17:00
京都 京都テルサ スパース最適制御の数値計算について
池田卓矢永原正章京大
本稿では,状態のL2正則化項を考慮したスパース最適制御を考察する.まず,この問題の最適解が,制御問題の正規性の仮定の下で... [more] RCC2014-25
pp.19-22
PRMU, CNR
(共催)
2014-02-14
10:40
福岡 福岡大学 [特別講演]画像解析・処理のための凸最適化 ~ 核ノルムの応用事例を中心として ~
小野峻佑山岸昌夫山田 功東工大
凸最適化は近年めまぐるしい発展を遂げ,新世代のアルゴリズムによって,$ell_1$ノルムや核ノルムのように必ずしも微分可... [more] PRMU2013-158 CNR2013-66
p.147
IBISML 2013-11-12
15:45
東京 東京工業大学 蔵前会館 [ポスター講演]パラメトリック計画法によるロバストサポートベクター回帰の非凸最適化法
鈴村真矢竹内一郎名工大)・杉山 将東工大
本稿では外れ値に対して頑健性を有するロバストサポートベクター回帰(SVR)の最適化法を提案する.ロバストSVRを実用化す... [more] IBISML2013-45
pp.69-75
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