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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
MI 2024-03-03
09:41
沖縄 沖縄県青年会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
画像分類における深層因果探索モデルの検討
元田凌平中尾 恵京大MI2023-33
画像分類において用いられる顕著性マップは識別結果と相関の高い領域を可視化できるが,因果の存在や方向を扱うことはできない.... [more] MI2023-33
pp.11-14
SIP, SP, EA
(共催)
IPSJ-SLP
(連催) [詳細]
2024-02-29
15:10
沖縄 沖縄産業支援センター
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
軽量で解釈可能な深層学習モデルを用いた脳波の睡眠段階分類
伊藤青空田中聡久東京農工大EA2023-82 SIP2023-129 SP2023-64
睡眠障害の診断には,専門家による睡眠段階の判定が必要とされる.このために不可欠な生理データの一つが脳波である.脳波の判読... [more] EA2023-82 SIP2023-129 SP2023-64
pp.127-132
IBISML 2022-09-15
14:00
神奈川 慶應義塾大学 矢上キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
決定木と深層ニューラルネットを用いた解釈可能な予測モデル
奥田 遼吉川友也STAIRIBISML2022-36
本研究では Decision Tree の解釈性と,Deep Neural Networks (DNN) の予測精度を両... [more] IBISML2022-36
pp.25-30
NC, IBISML
(共催)
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
(連催) [詳細]
2022-06-27
17:25
沖縄 琉球大学50周年記念館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
全変動正則化付き加法累積ロジットモデル
伊従寛哉松島 慎東大NC2022-8 IBISML2022-8
医学研究や社会科学などの実質科学分野ではデータが順序尺度で得られることが少なくない.
目的変数がこのような順序尺度で与... [more]
NC2022-8 IBISML2022-8
pp.69-75
SIP, BioX, IE, MI
(共催)
ITE-IST, ITE-ME
(共催)
(連催) [詳細]
2022-05-20
16:20
熊本 熊本大学工学部黒髪キャンパス南地区
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
識別モデルの判断に関わる特徴の深層画像生成による可視化
白 優志中尾 恵松田哲也京大SIP2022-28 BioX2022-28 IE2022-28 MI2022-28
機械学習モデルの判断根拠を知ることは困難であり,モデルの予測に対して解釈性の高い説明を与えることが求められる.本研究では... [more] SIP2022-28 BioX2022-28 IE2022-28 MI2022-28
pp.144-149
IBISML 2022-01-18
13:00
ONLINE オンライン開催 予測グラフマイニングによるグラフニューラルネットワークの局所的解釈
朝日陽向烏山昌幸名工大IBISML2021-23
分子構造などのグラフ構造化データに対するモデルとして, グラフニューラルネットワーク (Graph Neural Net... [more] IBISML2021-23
pp.37-44
MI 2021-03-15
13:45
ONLINE オンライン開催 下顎骨再建に重要な特徴量群抽出に基づく手術計画モデルの生成
永井一希中尾 恵京大)・上田順宏奈良県立医科大)・今井裕一郎洛和会音羽病院)・畠中利英桐田忠昭奈良県立医科大)・松田哲也京大MI2020-54
医師は医学知識と経験を駆使して医療行為を遂行しており,その判断基準が明確になれば手術手技の体系化に繋がると考えられる.こ... [more] MI2020-54
pp.29-34
MI 2021-03-15
14:00
ONLINE オンライン開催 下顎骨再建計画に重要な特徴量の複数医師間の解析
畑山侑介永井一希中尾 恵松田哲也京大MI2020-55
医師は医療機関の設備や方針,自らの経験を考慮に入れて医療行為を遂行しており,画一的に最適化された機械学習モデルが受け入れ... [more] MI2020-55
pp.35-40
SIS 2020-12-01
14:25
ONLINE オンライン開催 自己組織化マップを構成単位とした深層ニューラルネットワークの解釈性に関する研究
園 宇浩堀尾恵一九工大SIS2020-32
近年,計算機能力の向上によりニューラルネットワークの技術は大きく発展してきた.これらの特徴としてより複雑なネットワークが... [more] SIS2020-32
pp.27-30
RISING
(第二種研究会)
2019-11-27
13:55
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]SVMとDNNによるレビュー文書分類結果への解釈性付与に関する一考察
中村鴻介山口実靖工学院大
深層学習は従来の機械学習手法に比べて,様々な問題に対し高精度な推論を達成できる手法として期待されている.しかし,深層学習... [more]
VLD, DC, IPSJ-SLDM, IPSJ-EMB
(連催)
CPSY, IPSJ-ARC
(連催)
ICD, IE
(共催)
RECONF
(併催) [詳細]
2019-11-14
16:35
愛媛 愛媛県男女共同参画センター ルールベースガイドによるドメイン知識活用型機械学習システムの実現
識名朝彬照屋大地中條拓伯東京農工大CPSY2019-44
機械学習におけるデータ・ドリブンな手法はデータの統計的な性質のみに依存しているため,人間の知識と照合すると明らかに誤って... [more] CPSY2019-44
pp.23-28
PRMU, BioX
(共催)
2019-03-17
14:45
東京 電気通信大学 AIの予測結果に対する納得感を高める予測根拠解釈支援技術の提案
横井直明恵木正史日立BioX2018-39 PRMU2018-143
AIの社会浸透が進む中,ブラックボックス化したAIを信頼して業務活用することへの不安が高まっている。これに対し,AIの予... [more] BioX2018-39 PRMU2018-143
pp.61-66
AI 2018-12-07
14:40
福岡 九州大学 伊都キャンパス 機械学習の解釈手法を用いたレビュー分析
小野川稜之清 雄一田原康之大須賀昭彦電通大AI2018-28
今日,商品やサービスのレビューを対象とした研究が多くなされている.様々な観点から研究が行われているが,消費者がよく遭遇す... [more] AI2018-28
pp.15-18
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]Integrated Gradientsの補正による脳波識別に貢献する特徴の可視化
立川和樹河合祐司朴 志勲浅田 稔阪大IBISML2018-76
深層学習の実社会応用,特に医療診断支援システムの実現に向けて,深層学習の識別に貢献した特徴の可視化法が数多く提案されてい... [more] IBISML2018-76
pp.241-247
SIP, CAS, MSS, VLD
(共催)
2017-06-19
13:00
新潟 新潟大学五十嵐キャンパス 中央図書館ライブラリーホール [招待講演]合成変量とアンサンブル:回帰森と加法モデルの要点
瀧川一学北大CAS2017-8 VLD2017-11 SIP2017-32 MSS2017-8
画像・音声の信号処理やインテリジェントな計測・通信において機械学習は日常的な道具の一つとなって きた。最も広く利活用され... [more] CAS2017-8 VLD2017-11 SIP2017-32 MSS2017-8
p.43
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