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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 2020-10-20
10:50
ONLINE オンライン開催 タイヤ振動データを用いた道路状態推定システムの運用
川真田 智ブリヂストン)・松井知子統計数理研)・西田三博真砂 剛ブリヂストンIBISML2020-10
タイヤセンサー情報から路面状態を推定し、安全走行支援するシステムでは、(1) タイヤデータから頑健、かつ高速・軽量な演算... [more] IBISML2020-10
pp.14-19
IBISML 2020-03-11
11:35
京都 京都大学
(開催中止,技報発行あり)
動画像予測を用いた動作分類タスクの事前学習
中田秀基麻生英樹産総研IBISML2019-45
動画像は強い相関を持つ画像の集合であり、明示的なラベルなしでも利用できる有用な情報を含んでいる。われわれは、動画像の情報... [more] IBISML2019-45
pp.85-90
RCS, SR, SRW
(併催)
2020-03-05
10:55
東京 東京工業大学
(開催中止,技報発行あり)
無線LANにおける環境価値の予測と電力制御の検討
神戸寛典田久 修信州大)・安達宏一電通大)・太田真衣福岡大)・藤井威生電通大SR2019-126
無線LAN(Local Area Network)は,スマートフォンやタブレットの普及にともない,家庭やオフィスなど様々... [more] SR2019-126
pp.79-86
SP, EA, SIP
(共催)
2020-03-03
09:00
沖縄 沖縄産業支援センター
(開催中止,技報発行あり)
[ポスター講演]てんかん性脳波異常区間の検出におけるニューラルネットワークモデルの一検討
福森航輔東京農工大)・吉田 登順天堂大)・田中聡久東京農工大EA2019-156 SIP2019-158 SP2019-105
てんかんは慢性の脳疾患であり,その診断には頭皮脳波検査による異常波形の検出が重要なステップとなる.
しかしながら,その... [more]
EA2019-156 SIP2019-158 SP2019-105
pp.319-323
SP, EA, SIP
(共催)
2020-03-03
09:00
沖縄 沖縄産業支援センター
(開催中止,技報発行あり)
[ポスター講演]EpiNet:発作間欠期頭蓋内脳波からてんかん発作起始領域を推定する畳み込みニューラルネットワーク
森 滉介福森航輔田中聡久東京農工大)・飯村康司三橋 匠菅野秀宣順天堂大EA2019-157 SIP2019-159 SP2019-106
てんかん診断には脳波の計測が必要である.特に,頭蓋内に留置した電極で計測した脳波(頭蓋内脳波)は,発作が開始する領域(発... [more] EA2019-157 SIP2019-159 SP2019-106
pp.325-330
EST 2020-01-30
09:40
大分 別府国際コンベンションセンター(小会議室31) 変分オートエンコーダを用いた半教師あり学習による地中レーダ画像からの埋設物識別
木本智幸大分高専)・園田 潤仙台高専EST2019-80
地中レーダは,地中に入射した電波の誘電率差で生じる反射波により地中物体を検出する技術であり,近年問題になっている社会イン... [more] EST2019-80
pp.7-12
SeMI 2020-01-31
10:00
香川 ことひら温泉琴参閣 [ポスター講演]教師なしデータを用いた低通信コストな協調的学習法
板原壮平西尾理志守倉正博山本高至京大SeMI2019-109
多数のモバイル端末の持つデータを機械学習に利用するフレームワークとしてFederated Learning(FL)が提案... [more] SeMI2019-109
pp.47-48
PRMU 2019-12-19
13:30
大分 大分大学 病理画像癌種別領域分割のための癌種比率を活用した学習手法
德永宏樹九大)・寺本祐記吉澤明彦京大医学部附属病院)・備瀬竜馬九大/NIIPRMU2019-50
本研究では,少数の教師データと大量の教師なしデータからの半教師あり学習に,癌種比率の弱教師を利用する問題設定及び手法を提... [more] PRMU2019-50
pp.23-27
SR 2019-12-05
13:50
沖縄 石垣市民会館(石垣島) [ポスター講演]Self-trainingを用いた半教師あり学習によるeNodeBログデータの品質状態解析に関する研究
吉田祥太東京都市大)・諸星敦史富士通エフサス)・塩本公平東京都市大)・エン チンラムバックスタッド セバスチャンエリクソン・ジャパンSR2019-92
年々トラフィックの増大するLTEネットワークにおいて,その基地局であるeNodeBに障害が発生した際に早急に原因を突き止... [more] SR2019-92
pp.29-36
RISING
(第二種研究会)
2019-11-26
14:10
東京 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター [ポスター講演]知識蒸留による低通信コストな協調的半教師あり学習に関する検討
板原壮平西尾理志守倉正博山本高至京大
モバイル端末の持つデータと計算資源を活用した協調的機械学習を実現するフレームワークとしてFederated Learni... [more]
MBE, NC
(共催)
2019-10-12
10:50
宮城 東北大学 属性値付加型自己組織化マップによるクラス分類最適化
佐藤哲哉日大)・土田和磨スタジオワンオアエイト)・山内ゆかり日大MBE2019-41 NC2019-32
自己組織化マップは簡易なアルゴリズムでありながらも,クラスタリング能力に優れ連続的な変化に対応できる.しかし勝者ノードに... [more] MBE2019-41 NC2019-32
pp.59-63
NLC, IPSJ-DC
(連催)
2019-09-28
16:50
東京 フューチャー株式会社 Triple-GANによる感情分析に対する半教師あり学習
楊 金成曹 鋭白 静馬 ブン新納浩幸茨城大NLC2019-26
GAN は画像の分野で有効な手法となっているが,NLPの分野ではGANの生成系の設計が難しく,有効に利用できているとは言... [more] NLC2019-26
pp.99-102
SeMI, RCS, NS, SR, RCC
(併催)
2019-07-11
15:00
大阪 I-Siteなんば(大阪) LTEネットワークにおけるeNodeBの状態管理自動化のための深層学習に基づく分類
原 和希筑波大)・塩本公平東京都市大)・エン チンラムバックスタッド セバスチャンエリクソン・ジャパンRCC2019-41 NS2019-77 RCS2019-134 SR2019-53 SeMI2019-50
移動体通信における基地局での障害発生時に,原因を早急に特定することは非常に重要である.しかしながら,膨大な量の情報を出力... [more] RCC2019-41 NS2019-77 RCS2019-134 SR2019-53 SeMI2019-50
pp.145-150(RCC), pp.171-176(NS), pp.167-172(RCS), pp.177-182(SR), pp.159-164(SeMI)
PRMU, BioX
(共催)
2019-03-18
10:00
東京 電気通信大学 1対多敵対的画像生成に基づくデータ多様性に頑健な半教師あり学習
三鼓 悠京大)・入江 豪NTT)・中澤篤志京大)・木村昭悟NTTBioX2018-52 PRMU2018-156
深層学習による画像などの認識は,従来に比べ格段に優れた性能を発揮するが,大規模な教師ありデータを必要とすることが問題点だ... [more] BioX2018-52 PRMU2018-156
pp.137-142
IN, NS
(併催)
2019-03-04
09:00
沖縄 沖縄コンベンションセンター Adversarial Autoencoderを用いた半教師あり学習によるネットワーク侵入検知システムの検討
原 和希塩本公平東京都市大NS2018-193
近年,IoT デバイスの増加に伴うトラフィックの増加により,侵入検知システム(IDS) の重要性が増している. 特に,高... [more] NS2018-193
pp.1-6
IN, NS
(併催)
2019-03-05
16:00
沖縄 沖縄コンベンションセンター エッジ端末で実行可能な深層学習を用いた適応的データ圧縮法
関根理敏伊加田恵志OKINS2018-293
実世界の情報をセンシングし,多様なアプリケーションで活用するため,センサデータの効率的な収集が重要となる.アプリケーショ... [more] NS2018-293
pp.575-580
PRMU 2018-12-13
14:55
宮城 東北大学 CTC-VATのための高速事後分布平滑化手法及びその文字列認識への応用
田中遼平小野聡一郎古畑彰夫東芝デジタルソリューションズPRMU2018-80
半教師あり学習では,学習データとその近傍点での事後確率の分布間距離を最小化することで事後確率分布を平滑化するVirtua... [more] PRMU2018-80
pp.29-34
MSS, CAS
(共催)
IPSJ-AL
(連催) [詳細]
2018-11-12
17:15
静岡 熱海伊豆山温泉 ハートピア熱海 [招待講演]ロバスト最適化法の教師あり機械学習への適用
武田朗子東大CAS2018-67 MSS2018-43
現実の問題には様々な不確実性が存在している. 数理最適化問題として定式化する際には, "測定誤差の含まれているデータ''... [more] CAS2018-67 MSS2018-43
p.55
MICT, MI
(共催)
2018-11-06
16:40
兵庫 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス [ショートペーパー]消化管腫瘍における3次元病理画像の深層学習による診断支援
松崎博貴山田敦史武田伊織水谷浩哉小野敏嗣小池和彦牛久祥孝長沼和則小野寺 宏東大MICT2018-53 MI2018-53
消化管の内視鏡生検検体を透明化し、深層学習によって腫瘍を検出する。少ない教師データにおいても半教師あり学習で高い検出精度... [more] MICT2018-53 MI2018-53
pp.65-66
IBISML 2018-11-05
15:10
北海道 北海道民活動センター(かでる2.7) [ポスター講演]パラメータ未知の一般化ラベルノイズモデルにおける分類法について
須子統太安田豪毅堀井俊佑小林 学早大IBISML2018-92
パターン認識等の分類問題において,ラベルが正確に得られず,意図しないノイズが付加されてしまう場合が多々ある.一般化ラベル... [more] IBISML2018-92
pp.361-366
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