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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 | |
| RCC, ISEC, IT, WBS (共催) |
2024-03-14 16:35 |
大阪 | 大阪大学吹田キャンパス | 単純なReLUネットワークにおけるタイトなリスク上界をもつMDL推定量の構成 ○武石啓成・竹内純一（九大）  IT2023-134 ISEC2023-133 WBS2023-122 RCC2023-116 |
ReLU活性化関数を持つ2層ニューラルネットワークにおける最終層のパラメータ推定問題を考える．Fisher情報行列の固有... [more] | IT2023-134 ISEC2023-133 WBS2023-122 RCC2023-116 pp.368-373 |
| IT | 2015-07-13 15:15 |
東京 | 東京工業大学 | 教師付き学習におけるMDL推定量の設計とその収束速度 ○竹内純一・川喜田雅則（九大） IT2015-26 |
Barron and ConverによるMDL推定の性能評価の理論(1991年)は，基本的に教師無し学習に のみ適用さ... [more] |
IT2015-26 pp.53-58 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (併催) [詳細] |
2012-09-02 10:30 |
東京 | 東京農工大 | 木構造を用いたグラフ分割の構造変化検知 ○佐藤翔一・山西健司（東大） PRMU2012-31 IBISML2012-14 |
本稿では, 重み付き2部グラフの時系列データからグラフ分割構造を推定し, その変化を検知する手法を提案する. グラフ... [more] |
PRMU2012-31 IBISML2012-14 pp.9-16 |
| IBISML | 2012-06-19 - 2012-06-20 |
京都 | 京都キャンパスプラザ | グラフ分割の変化検出について ○佐藤翔一・山西健司（東大） |
本稿では, 重み付き2部グラフの時系列データからグラフの分割構造を推定し, その変化を検知する手法を提案する. 具体的に... [more] | |
| IBISML | 2012-06-20 14:50 |
京都 | 京都キャンパスプラザ | 多次元パラメータを有する区間定常無記憶情報源に対してのMDL原理に基づく変化検出アルゴリズム ○金澤宏紀・山西健司（東大） IBISML2012-9 |
非定常情報源の変化検出は，応用対象が幅広い重要な研究分野である．Kleinberg はテキストマイニングの分野で，時系列... [more] | IBISML2012-9 pp.57-64 |
| IBISML | 2012-03-12 10:25 |
東京 | 統計数理研究所 | 離散と連続の変数が混在する場合のBayesianネットワークの構造学習 ○鈴木 譲（阪大） IBISML2011-88 |
Bayesianネットワークの構造推定で、離散と連速の変数が混在している場合について検討している。従来は、連続変数を離散... [more] | IBISML2011-88 pp.9-14 |
| IBISML | 2011-06-20 16:15 |
東京 | 武田ホール | ガウス混合分布の再正規化最尤符号の効率的計算法とクラスタリング ○平井 聡・山西健司（東大） IBISML2011-5 |
本論文ではガウス混合分布に対して再正規化最尤(RNML)符号長を効率的に計算する方法を新しく提案する．モデルに対するデー... [more] | IBISML2011-5 pp.29-35 |
| IBISML | 2010-11-05 15:30 |
東京 | 東大生産研 | ［ポスター講演］ガウス混合分布の正規化最尤符号の効率的計算方法とモデル選択 ○平井 聡・山西健司（東大） IBISML2010-103 |
本論文ではガウス混合分布に対して正規化最尤(NML)符号長を効率的に計算する方法を新しく提案する．NML符号長はモデルに... [more] | IBISML2010-103 pp.327-333 |
| IBISML | 2010-06-15 17:15 |
東京 | 東大武田ホール | 正規化最尤符号化に基づくグラフクラスタリング ○平井 聡・冨岡亮太・山西健司（東大） IBISML2010-27 |
本論文では記述長最小化原理に基づく新たなグラフクラスタリングの手法を提案する．グラフクラスタリングとは，グラフが与えられ... [more] | IBISML2010-27 pp.189-195 |
| NLP | 2005-11-19 15:40 |
福岡 | 九州工業大学(若松) | 最小二乗サポートベクトルマシンによるカオス力学系のモデリングにおける最小記述長原理の適用 ○前田 勉・安達雅春（東京電機大） |
本研究では，最小二乗サポートベクトルマシン（Least Squares Support Vector Machines）... [more] | NLP2005-83 pp.71-76 |
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