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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 | |
| MRIS, ITE-MMS (連催) |
2023-06-08 14:20 |
宮城 | 東北大（通研） （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
［招待講演］エネルギー効率を追求するコンピューティング ～ MTJを使う不揮発性記憶回路の視点から ～ ○宇佐美公良（芝浦工大）  MRIS2023-3 |
囲碁の対戦で人間に勝利したAlphaGoやクルマの自動運転，ごく最近のChatGPTに至るまで，人工知能(AI)の技術の... [more] | MRIS2023-3 pp.13-20 |
| RCS | 2022-06-16 14:55 |
沖縄 | 琉球大学 千原キャンパス＋オンライン開催 （ハイブリッド開催，主：現地開催，副：オンライン開催） |
学習型AMPを用いたMIMO信号検出におけるモデルパラメータに関する検討 ○三好茉莉・西村寿彦・佐藤孝憲・大鐘武雄・小川恭孝・萩原淳一郎（北大） RCS2022-50 |
近似メッセージ伝搬法(AMP)は大規模 MIMO 信号検出に適用可能であり，低演算量ながら高い信号検出 性能が得られるこ... [more] | RCS2022-50 pp.156-161 |
| RCS | 2021-06-23 09:50 |
ONLINE | オンライン開催 | 学習型AMPを用いた信号検出に関する基礎的検討 ○三好茉莉・辻本若葉・西村寿彦・大鐘武雄・小川恭孝・萩原淳一郎・佐藤孝憲（北大） RCS2021-31 |
近似メッセージ伝搬法(AMP)は大規模 MIMO 信号検出に適用可能であり，低演算量ながら高い信号検 出性能が得られるこ... [more] | RCS2021-31 pp.13-18 |
| HWS, VLD (共催) [詳細] |
2021-03-03 10:00 |
ONLINE | オンライン開催 | ディープラーニングモデルのMRAM格納時におけるApproximate Computingを用いたエネルギー削減手法 ○小野義基・宇佐美公良（芝浦工大） VLD2020-67 HWS2020-42 |
近年、エッジデバイスにおけるディープラーニング、とりわけオンチップ学習が注目を集めている。加えて、磁気抵抗メモリ(MRA... [more] | VLD2020-67 HWS2020-42 pp.1-6 |
| RCS, SAT (併催) |
2019-08-23 13:40 |
愛知 | 名古屋大学 | ［依頼講演］メッセージ伝播復調法の過去，現在，未来 ○竹内啓悟（豊橋技科大） SAT2019-39 RCS2019-168 |
現在，大規模MIMOに適した復調方式として，近似的メッセージ伝播復調法（approximate message-pass... [more] | SAT2019-39 RCS2019-168 pp.119-124(SAT), pp.117-122(RCS) |
| RCS, SIP, IT (共催) |
2019-01-31 12:30 |
大阪 | 大阪大学 中之島センター | Trainable ISTA ～ 深層学習を利用した疎信号復元反復アルゴリズム ～ ○高邉賢史・和田山 正（名工大） IT2018-45 SIP2018-75 RCS2018-252 |
本稿では，データ駆動アルゴリズム設計の概念を用いた圧縮センシングに対する新たな学習可能反復アルゴリズムとしてTraina... [more] | IT2018-45 SIP2018-75 RCS2018-252 pp.61-66 |
| VLD, HWS (併催) |
2018-02-28 09:30 |
沖縄 | 沖縄県青年会館 | FPGA実装によるRBF近似関数の高速計算について ○増田祥吾・永山 忍・稲木雅人・若林真一（広島市大） VLD2017-89 |
放射基底関数(RBF：Radial Basis Function) は機械学習やデータマイニング，機械制御などの様々な分... [more] | VLD2017-89 pp.1-6 |
| IBISML | 2015-11-26 15:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］Q統計量における0値の母固有値に当たる主成分項の従う近似分布 ○小林靖之（帝京大） IBISML2015-52 |
マハラノビス距離は母共分散行列の固有値がすべて0より大きい必要がある．しかし，実際には学習サンプルの従う確率分布の母共分... [more] | IBISML2015-52 pp.1-7 |
| IBISML | 2015-11-27 14:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］Performance degradation of AMP for Ising perceptron when the system size is small ○Arise Kuriya・Toshiyuki Tanaka（Kyoto Univ.） IBISML2015-85 |
Donohoらの提案した近似メッセージ伝搬法(AMP)は、確率伝搬法に大システム極限でのガウス近似とメッセージ数を削減す... [more] | IBISML2015-85 pp.241-247 |
| 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 |
| IMQ, MVE, IE (共催) CQ (併催) [詳細] |
2015-03-04 11:40 |
東京 | 成蹊大学 ６号館６階 | 画像パッチ検索を利用したBag-of-Featuresの高速化 ○伊藤 慧・山崎俊彦・相澤清晴（東大） IMQ2014-53 IE2014-114 MVE2014-101 |
一般画像認識に用いられてきたBag-of-Featuresの生成については，これまで様々な高速化がなされてきているが，S... [more] | IMQ2014-53 IE2014-114 MVE2014-101 pp.125-126 |
| COMP | 2014-12-05 15:25 |
熊本 | 崇城大学 | Homomorphism-Substitutable Context-free Languages and Learning Algorithm ○Takayuki Kuriyama（Sokendai/ NII） COMP2014-38 |
We generalized the class of $k,l$-substitutable languages (Y... [more] | COMP2014-38 pp.37-44 |
| IBISML | 2014-11-17 17:00 |
愛知 | 名古屋大学 | ［ポスター講演］標本マハラノビス距離の主成分要素の確率分布の近似モデル ～ 個々の主成分要素とその部分和について ～ ○小林靖之（帝京大） IBISML2014-37 |
標本マハラノビス距離（標本MD）を標本共分散行列の固有値・固有ベクトルで展開する際の主成分要素やその部分和の従う分布はF... [more] | IBISML2014-37 pp.17-24 |
| CPSY, DC (併催) |
2014-07-30 09:25 |
新潟 | 朱鷺メッセ 新潟コンベンションセンター | ニューラルネットワーク処理のエラー削減に向けた命令実行手法 ○小池和正・高前田(山崎) 伸也・姚 駿・中島康彦（奈良先端大） CPSY2014-33 |
画像処理や機械学習といったアプリケーションを低消費電力に実行する手法として，Approximate Computingが... [more] | CPSY2014-33 pp.137-142 |
| IBISML | 2014-03-07 11:10 |
奈良 | 奈良女子大学 | 近似メッセージ伝播法によるスパースかつなめらかな信号のブラインド分離 ○横山成基・田中利幸（京大） IBISML2013-76 |
複数の信号が混合した信号に雑音が加わった観測信号から，元の信号を復元する問題を考える．この問題は行列再構成の問題として記... [more] | IBISML2013-76 pp.71-78 |
| IBISML | 2013-11-13 15:45 |
東京 | 東京工業大学 蔵前会館 | ［ポスター講演］Gaussian Sparse Hashing ○鈴木幸一郎・安倍 満・佐藤育郎（デンソーアイティーラボラトリ） IBISML2013-56 |
高次特徴をより次元数の低い2 値コードに置き換えるバイナリハッシング法は，高速な検索スピード及び低い保持コストのため，近... [more] | IBISML2013-56 pp.155-160 |
| MBE, NC (併催) |
2012-03-14 16:00 |
東京 | 玉川大学 | 素子数制限下での連続関数近似のための追加学習法 ○山内康一郎（中部大） NC2011-145 |
筆者は既に，は組み込み機器向け神経回路:Limited General Regression Neural Networ... [more] | NC2011-145 pp.141-146 |
| IBISML | 2012-03-13 15:40 |
東京 | 統計数理研究所 | Improving Importance Estimation in Pool-based Batch Active Learning for Approximate Linear Regression ○Nozomi Kurihara・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-105 |
[more] | IBISML2011-105 pp.123-130 |
| NC, MBE (併催) |
2011-03-07 11:30 |
東京 | 玉川大学 | Limited General Regression Neural Networkを使った環境に自動適応する最大電力点高速追従装置 ○山内康一郎（中部大） NC2010-134 |
筆者は既に，は組み込み機器向け神経回路:Limited General Regression Neural Networ... [more] | NC2010-134 pp.41-46 |
| NC, MBE (共催) [詳細] |
2010-12-19 11:45 |
愛知 | 名古屋大学 | ユニット数に上限を持つ一般回帰ニューラルネットワークの学習法 ○山内康一郎（中部大） MBE2010-71 NC2010-82 |
組み込み機器などのリソースの制限された環境下で動作させることを前提とした機械学習アルゴリズムを提案する． このような環... [more] |
MBE2010-71 NC2010-82 pp.91-96 |
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