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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
NC, MBE
(併催)
2023-03-15
11:20
東京 電気通信大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
高次元耐性のあるSOINN空間の最適化手法の提案
高萩 悠土田悠介山内ゆかり日大NC2022-112
山崎らは,自己増殖型ニューラルネットワーク(Self-Organizing Incremental Neural Net... [more] NC2022-112
pp.113-118
DE, IPSJ-DBS
(連催)
2021-12-27
15:00
ONLINE 国立情報学研究所(NII)
(ハイブリッド開催,主:オンライン開催,副:現地開催)
GPUを用いた高次元データに対する逆k最近傍検索の高速化
対比地恭平天笠俊之筑波大DE2021-18
逆$ k $最近傍検索とは,あるクエリ点が与えられたときに,それを$ k $最近傍に持つようなすべてのデー タ点を検索す... [more] DE2021-18
pp.19-24
QIT
(第二種研究会)
2021-05-25
14:00
ONLINE オンライン開催 超高次元データ解析のための量子インスパイア主成分分析の開発
間島 慶量研機構)・小出(間島) 真子NICT)・田桑弘之樋口真人須原哲也八幡憲明量研機構
主成分分析は多変量データから重要な低次元成分を抽出する統計手法である.しかし,主成分分析のアルゴリズムは特異値分解に基づ... [more]
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2016-07-06
14:55
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 L0ノルム最適化手法に基づく高次元データの判別分析
伊藤紀基佐藤 匡電通大)・樺島祥介東工大)・宮脇陽一電通大NC2016-14
計測技術の発達により,比較的容易に高次元データを得ることが可能になってきた.一方で,データが持つ高い次元に対して,データ... [more] NC2016-14
pp.223-228
IBISML 2012-03-13
10:00
東京 統計数理研究所 高次元の判別分析におけるd一致性について
綾野孝則阪大IBISML2011-99
近年、マイクロアレイ解析などの分野で、データの次元数$d$が標本数より遥かに大きい高次元小標本データが解析対象になる場面... [more] IBISML2011-99
pp.85-88
IBISML 2010-06-15
10:25
東京 東大武田ホール [招待講演]超多重検定によって分かること
大羽成征京大/JSTIBISML2010-15
統計的検定は、サイエンスのあらゆる分野で使われ続けてきた
基礎的な数理ツールであり、
ノイズを含む有限データに基づく... [more]
IBISML2010-15
pp.95-102
DE 2007-07-03
15:25
宮城 秋保温泉(仙台) 垂直分割に基づいた超高次元データからの並列頻出パターン発見手法
森 紘一郎折原良平東芝DE2007-91
従来の並列頻出パターン発見手法は,レコード数が非常に大きなデータに対し,データを水平分割して各計算機に割り当てる手法が一... [more] DE2007-91
pp.417-422
PRMU, NLC
(共催)
2005-02-25
15:30
東京 国立情報学研究所 [特別講演]実問題にひそむ高次元マルチメディアマイニングの工学的課題
佐藤真一NII
高次元マルチメディアデータの検索やマイニングでは、データベースにある、最終的に拾い上げたいごく少数のデータを検出するより... [more] NLC2004-129 PRMU2004-211
pp.79-84
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