1月9日(木) 午後 機械学習 13:00 - 14:40 |
(1) |
13:00-13:25 |
混合多項分布のベイズ汎化誤差の漸近挙動 |
○渡邉 匠・渡辺澄夫(東工大) |
(2) |
13:25-13:50 |
Swish関数を用いた階層型神経回路網の実対数閾値 |
○田中来輝・渡辺澄夫(東工大) |
(3) |
13:50-14:15 |
情報幾何に基づくガウス過程事後分布集合の次元削減法 |
○石橋英朗(九工大)・赤穂昭太郎(産総研/理研) |
(4) |
14:15-14:40 |
一部が変化するデータの統計的学習理論 |
○片岡諭史(東工大) |
1月9日(木) 午後 機械学習 14:55 - 17:35 |
(5) |
14:55-15:20 |
Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems |
○Ryoma Sato・Makoto Yamada・Hisashi Kashima(Kyoto Univ.) |
(6) |
15:20-15:45 |
Robust recovery of highly corrupted low-rank matrix via augmented Lagrangian multiplier |
○Tuersunjiang Yimamu・Toshio Eisaka(Kitami Inst. of Tech.) |
(7) |
15:45-16:10 |
Item-multisetカーネルに対するスパースなランダム特徴 |
○新 恭兵(北大)・小山 聡(北大/理研)・栗原正仁(北大) |
|
16:10-16:20 |
休憩 ( 10分 ) |
(8) |
16:20-16:45 |
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) |
(9) |
16:45-17:10 |
テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法の一細胞RNA-seq解析への応用 |
○田口善弘(中大) |
(10) |
17:10-17:35 |
動画から抽出した動きの情報に基づく汎用人工知能の実現方式 |
○小池賢一 |
1月10日(金) 午前 機械学習 11:00 - 11:50 |
(11) |
11:00-11:25 |
Siamese Networkによる筆記画像と動的情報を用いたハイブリッド認証モデル |
○林 大介・川又泰介・加納 徹・赤倉貴子(東京理科大) |
(12) |
11:25-11:50 |
深層ニューラルネットワークを用いた多焦点顕微鏡のリアルタイム3次元局在化 |
○有竹俊光(早大)・日野英逸(統計数理研)・並木繁行・浅沼大祐・廣瀬謙造(東大)・村田 昇(早大) |
1月10日(金) 午後 機械学習 13:15 - 14:30 |
(13) |
13:15-13:40 |
部分空間の幾何学構造の時間変動に基づく変化検知の提案 |
○金盛ほなみ・枌 尚弥・福井和広(筑波大) |
(14) |
13:40-14:05 |
局所的変分法による非補償型時系列IRT |
○玉野浩嗣(NEC/総研大)・持橋大地(統計数理研) |
(15) |
14:05-14:30 |
強化学習を用いた複数データ選択のための能動学習 |
○田口優介(筑波大)・日野英逸(統計数理研)・亀山啓輔(筑波大) |