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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
IE, IMQ, MVE
(共催)
CQ
(併催) [詳細]
2020-03-06
10:10
福岡 九州工業大学 戸畑キャンパス
(開催中止,技報発行あり)
【オンライン】競泳の指導支援のための飛び込み局面の分類に関する検討
橋本総一郎山本佳輝道満恵介目加田慶人中京大IMQ2019-55 IE2019-137 MVE2019-76
競泳において,飛び込みのパフォーマンスはタイムに大きく影響する.競泳の飛び込みを指導する際,指導者が飛び込みの姿勢情報を... [more] IMQ2019-55 IE2019-137 MVE2019-76
pp.205-208
ET 2017-05-27
11:30
東京 創価大学 ボードゲーム戦略を題材とする応用Javaプログラミング演習の支援と実践 ~ 対戦処理への仮想環境の導入とレイティング指標の改良 ~
花川直己富永浩之香川大ET2017-3
ボードゲーム戦略を題材とする応用Javaプログラミング演習を実践している.大会形式とし,戦略をサーバ上で対戦させ,戦績や... [more] ET2017-3
pp.13-20
PRMU, SP, WIT, ASJ-H
(共催)
2016-06-13
15:00
東京 NTT武蔵野研究開発センター 重み付き情報理論的クラスタリングを用いた確率的潜在意味解析の性能向上
内山俊郎北海道情報大PRMU2016-43 SP2016-9 WIT2016-9
確率的潜在意味解析および潜在的ディリクレ配分モデルは,画像や文書などのデー
タ解析に用いられている.本報告では,モデル... [more]
PRMU2016-43 SP2016-9 WIT2016-9
pp.47-52
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2015-09-15
10:45
愛媛 愛媛大学 非負値行列因子分解の高精度化とPLSAへの応用
内山俊郎北海道情報大PRMU2015-83 IBISML2015-43
一般化KLダイバージェンスを目的関数とする非負値行列因子分解NMFとPLSAは等価で
ある.本稿では,NMFのための... [more]
PRMU2015-83 IBISML2015-43
pp.117-122
MBE, NC
(併催)
2014-12-13
09:40
愛知 名古屋大学 フリージングを再現する多自由度制御モジュールを用いた競合学習モデル
藁谷誠人福村直博豊橋技科大NC2014-46
ヒトの運動学習における冗長自由度問題に対し,モジュール構造を用いた自由度制御学習モデルが提案されている.このモデルは制御... [more] NC2014-46
pp.13-18
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2014-09-01
10:30
茨城 筑波大学 競合学習を用いた非負値行列因子分解
内山俊郎北海道情報大PRMU2014-37 IBISML2014-18
非負値行列因子分解は非負値のみからなるデータの解析手法で,局所最適解への収束が保証されている分解アルゴリズム(Multi... [more] PRMU2014-37 IBISML2014-18
pp.7-12
MI 2014-01-26
15:30
沖縄 沖縄ぶんかテンブス館 成長型自己組織化可変モデルを用いた人体組織の六面体有限要素モデリング
鴛渕真理諸岡健一辻 徳生倉爪 亮九大MI2013-83
人体組織に対する変形解析手法として,有限要素法(Finite Element Method: FEM) がある.FEM ... [more] MI2013-83
pp.149-154
MBE, NC
(併催)
2013-03-15
15:35
東京 玉川大学 パルスニューラルネットワークを用いた聴覚情報処理システムにおける混合音認識手法に関する研究
渡辺惇郎黒柳 奨名工大NC2012-181
これまでに本研究室ではパルスニューロンモデルを使用した聴覚情報処理システムが提案されている.このシステムを用いることで音... [more] NC2012-181
pp.273-278
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(併催) [詳細]
2012-09-02
10:00
東京 東京農工大 競合学習を用いた情報理論的クラスタリング ~ 文書クラスタリングにおける基準及びアルゴリズムの比較 ~
内山俊郎NTTPRMU2012-33 IBISML2012-16
情報理論的クラスタリング(ITC:information-theoretic clustering)は,特徴分布の類似性... [more] PRMU2012-33 IBISML2012-16
pp.23-30
NC 2010-10-23
11:55
福岡 九工大(北九州学研都市) 複数三次元物体の認識を実現する神経回路モデル
樋口靖晃朝倉暢彦乾 敏郎京大NC2010-44
一般化動径基底関数ネットワーク(GRBFN: Generalized Radial Basis Function Net... [more] NC2010-44
pp.11-16
PRMU, IE, MI
(共催)
2010-05-14
14:15
愛知 中部大 競合学習を用いたエントロピー最小基準クラスタリング法
内山俊郎江田毅晴別所克人内山 匡田邊勝義NTTIE2010-39 PRMU2010-27 MI2010-27
本稿では,クラスタの平均エントロピーを最小化する基準(エントロピー最小基
準と呼ぶ)のクラスタリングにおいて,競合学... [more]
IE2010-39 PRMU2010-27 MI2010-27
pp.139-144
NC, MBE
(併催)
2010-03-11
16:00
東京 玉川大学 新しい競合学習法を用いたネオコグニトロン
福島邦彦林 勲関西大)・庄野 逸電通大)・菊池眞之牧野裕樹東京工科大NC2009-155
ネオコグニトロンは,階層構造を持つ多層の人工神経回路で,頑強な視覚パターン認識能力を学習によって獲得していく.本報告では... [more] NC2009-155
pp.397-402
ITE-ME, ITE-AIT, ITE-BCT, IE
(共催)
2008-11-28
14:10
長崎 長崎大学 階層型ニューラルネットワーク間の競合学習に基づいた画像の領域分割
渡邊栄治甲南大)・森 克己福山大IE2008-97
領域分割処理は,画像理解を行なう上で重要な前処理であり,画像を構成する各領域を適切に抽出することが必要である.本報告では... [more] IE2008-97
pp.55-60
NC 2007-03-15
10:10
東京 玉川大学 内挿ベクトルを用いる強力なパターン認識法
福島邦彦林 勲関西大
“内挿ベクトル(interpolating vectors)”を用いる強力なパターン認識アルゴリズムを提唱する.まず,一... [more] NC2006-171
pp.105-110
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