| 講演名 | 2020-01-09 学習容量による物理モデルの有効自由度評価 本武 陽一(統計数理研), 永田 賢二(物質・材料研究機構), |
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| 抄録(和) | |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | IBISML2019-25 |
| 発行日 | 2020-01-02 (IBISML) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
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| 開催期間 | 2020/1/9(から2日開催) |
| 開催地（和） | 統計数理研究所 |
| 開催地（英） | ISM |
| テーマ（和） | 機械学習一般 |
| テーマ（英） | Machine learning, etc. |
| 委員長氏名（和） | 鹿島 久嗣(京大) |
| 委員長氏名（英） | Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 杉山 将(東大) / 津田 宏治(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Masashi Sugiyama(Univ. of Tokyo) / Koji Tsuda(Univ. of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 竹内 一郎(名工大) / 神嶌 敏弘(産総研) |
| 幹事氏名（英） | Ichiro Takeuchi(Nagoya Inst. of Tech.) / Toshihiro Kamishima(AIST) |
| 幹事補佐氏名（和） | 岩田 具治(NTT) / 大羽 成征(京大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Tomoharu Iwata(NTT) / Shigeyuki Oba(Kyoto Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Infomation-Based Induction Sciences and Machine Learning |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 学習容量による物理モデルの有効自由度評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of effective degree of freedom of physical model by learning capacity |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 本武 陽一 / Yoh-ichi Mototake |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 統計数理研究所(略称：統計数理研) Institute of Statistical Mathematics(略称：ISM) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 永田 賢二 / Kenji Nagata |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 物質材料科学研究所(略称：物質・材料研究機構) National Institute for Materials Science(略称：NIMS) |
| 発表年月日 | 2020-01-09 |
| 資料番号 | IBISML2019-25 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IBISML-360 |
| ページ範囲 | pp.53-54(IBISML), |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2020-01-02 (IBISML) |