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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
IBISML 2023-12-20
14:55
東京 国立情報学研究所
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
異常検知問題におけるマルチカーネルを用いた1クラス畳み込みELM
大上雄大北村拓也富山高専IBISML2023-31
本報告書では, マルチカーネルを用いた 1 クラス畳み込みカーネル Extreme Learning Machine (... [more] IBISML2023-31
pp.7-12
EA, SIP, SP
(共催)
2019-03-14
13:30
長崎 アイランド ナガサキ(長崎市) [ポスター講演]実環境下における雑音抑圧と多クラス分類を用いたいびき音識別
西島恵介古家賢一大分大EA2018-106 SIP2018-112 SP2018-68
従来のいびき音識別手法では,実際の居住環境でいびき音を識別する際に性能が低下する問題がある。そのため,低下の原因である定... [more] EA2018-106 SIP2018-112 SP2018-68
pp.43-48
CAS, CS, SIP
(共催)
2012-03-09
16:05
新潟 新潟大学駅南キャンパス「ときめいと」 RKHS射影に基づく多カーネル適応学習に関する一検討
石井隆一郎湯川正裕新潟大CAS2011-163 SIP2011-183 CS2011-155
本稿では,RKHS射影に基づく多カーネル適応学習アルゴリズムについて検討する.まず,既存のカーネル適応アルゴリズムが,ベ... [more] CAS2011-163 SIP2011-183 CS2011-155
pp.315-320
PRMU, FM
(共催)
2011-12-16
10:00
静岡 静岡大学浜松キャンパス Deformable Part Modelを用いた料理の位置検出
松田裕司柳井啓司電通大PRMU2011-133
本研究では以前の研究で構築した画像中に含まれると推測される料理の候補を表示する認識エンジンの改良を行う.以前の研究では,... [more] PRMU2011-133
pp.47-51
IBISML 2011-11-09
15:45
奈良 奈良女子大学 疎でないマルチプルカーネル学習の速い収束レートおよび最適な正則化に関して
鈴木大慈東大IBISML2011-64
本報告では,マルチプルカーネル学習(MKL)の新しい汎化誤差評価を一般的な正則化に対して導出する.ここでは基本的に疎でな... [more] IBISML2011-64
pp.147-154
IBISML 2011-11-10
15:45
奈良 奈良女子大学 マルチカーネルを用いた半教師付きドメイン適応
岡田拓之上原邦昭神戸大IBISML2011-79
転移学習の1つにドメイン適応がある.
従来のドメイン適応では、補助ドメインにはラベルあり事例があり,対象ドメインにはラ... [more]
IBISML2011-79
pp.251-256
PRMU, IBISML
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2011-09-06
14:50
北海道 はこだて未来大学 疎な解を得られるカーネルマシンを用いたMultiple Instance Learning問題の一解法
長島主尚井上真郷早大PRMU2011-77 IBISML2011-36
Multiple Instance Learning問題(MIL)は,大枠ではクラス分類問題の一つである.
一般的なク... [more]
PRMU2011-77 IBISML2011-36
pp.159-163
IBISML 2011-03-29
16:30
大阪 阪大中之島センター エラスティックネット型正則化を用いたマルチプルカーネル学習の速い収束レート
鈴木大慈冨岡亮太東大)・杉山 将東工大IBISML2010-126
本報告では,エラスティックネット型正則化を用いたマルチプルカーネル学習 (Multiple Kernel Leaning... [more] IBISML2010-126
pp.153-160
SP 2011-01-28
10:15
京都 NICTけいはんな研究所 音響伝達特性を用いた単一チャネル音源位置推定における特徴量選択の検討
高島遼一滝口哲也有木康雄神戸大SP2010-111
我々はこれまで,観測音声の音響伝達特性が話者の位置に依存するという点に着目し,音響伝達特性を識別することにより単一マイク... [more] SP2010-111
pp.49-54
IBISML 2010-11-05
15:30
東京 東大生産研 [ポスター講演]Regularization Strategies and Empirical Bayesian Learning for MKL
Ryota TomiokaTaiji SuzukiUniv. of TokyoIBISML2010-100
Multiple kernel learning (MKL) has received considerable att... [more] IBISML2010-100
pp.303-310
IBISML, PRMU
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催) [詳細]
2010-09-05
09:30
福岡 福岡大学 SIFT混合ガウス分布を用いた一般物体認識のためのマルチカーネル学習
井上中順上嶋勇祐篠田浩一古井貞熙東工大PRMU2010-58 IBISML2010-30
一般物体認識のための,SIFT 混合ガウス分布に適したマルチカーネル学習に関する検討結果を報告する.SIFT 混合ガウス... [more] PRMU2010-58 IBISML2010-30
pp.7-12
PRMU 2009-08-31
14:40
宮城 東北大 [特別講演]スパース正則化およびマルチカーネル学習のための最適化アルゴリズムとCV・PRへの応用
冨岡亮太鈴木大慈杉山 将東大PRMU2009-63
スパース正則化は凸最適化を通して変数選択や多様な情報源の統合を実現するための系統的な枠組みとして近年注目されている。多く... [more] PRMU2009-63
pp.43-48
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