3月6日(月) 午後 機械学習理論 座長: 鈴木 大慈 13:30 - 16:15 |
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13:30-14:00 |
ノルム制約付き行列分解に基づいた行列補完問題に対する汎化誤差の導出 |
○森富賢一郎・畑埜晃平・瀧本英二(九大) |
(2) |
14:00-14:30 |
角転送行列法を用いた格子状マルコフ確率場の厳密計算 |
○吉田智晴・渡辺一帆・梅村恭司(豊橋技科大) |
(3) |
14:30-15:00 |
劣モジュラ正則化の自由度 |
○南 賢太郎・駒木文保(東大) |
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15:00-15:15 |
休憩 ( 15分 ) |
(4) |
15:15-16:15 |
招待講演
吉田悠一(国立情報学研究所)
「機械学習における定数時間アルゴリズム」 |
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16:15-16:30 |
休憩 ( 15分 ) |
3月6日(月) 午後 深層学習 座長: 鈴木 大慈 16:30 - 17:30 |
(5) |
16:30-17:00 |
積分表現とKernel HerdingによるNeural Networkの学習 |
○松原拓央・園田 翔・村田 昇(早大) |
(6) |
17:00-17:30 |
深層リカレントニューラルネットワークを用いたfMRIの解析及び脳機能の解読 |
○大橋耕也(東工大)・鈴木大慈(東工大/JST/理研) |
3月7日(火) 午前 最適化技法 座長: 野村 俊一 10:00 - 12:00 |
(7) |
10:00-10:30 |
系列パターンマイニングによる予測モデリングのためのセーフプルーニングルールとバイオロギングデータ分析への応用 |
○岸本 薫・烏山昌幸・中川和也(名工大)・木村幸太郎(阪大)・依田 憲(名大)・梅津佑太・梶岡慎輔(名工大)・津田宏治(東大)・竹内一郎(名工大) |
(8) |
10:30-11:00 |
Doubly Accelerated Stochastic Variance Reduced Gradient Method for Regularized Empirical Risk Minimization |
○Tomoya Murata・Taiji Suzuki(Tokyo Tech) |
(9) |
11:00-11:30 |
変数の保持と削除に関するセーフルールによるスパースモデル最適化問題のサイズ縮小と高速化に関する一考察 |
○烏山昌幸(名工大/物質・材料研究機構/JST)・柴垣篤志(名工大)・竹内一郎(名工大/物質・材料研究機構/理研/物質・材料研究機構) |
(10) |
11:30-12:00 |
A stochastic optimization method and generalization bounds for voting classifiers by continuous density functions |
○Atsushi Nitanda(Tokyo Tech./NTTDATA MSI)・Taiji Suzuki(Tokyo Tech./JST/RIKEN) |
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12:00-13:00 |
昼食 ( 60分 ) |
3月7日(火) 午後 機械学習応用 座長: 鈴木 大慈 13:00 - 14:30 |
(11) |
13:00-13:30 |
階層トピックモデルを用いた週内・日内歩行活動パターンの類型化と欠測日における歩数補間 |
○野村俊一(東工大)・渡辺美智子・小熊祐子(慶大) |
(12) |
13:30-14:00 |
遺伝子発現データ解析のためのトピックモデル |
○岩山幸治(龍谷大)・永野 惇(龍谷大/京大) |
(13) |
14:00-14:30 |
マルコフ性を明示的に考慮したCTCネットワークの提案 |
○河内祐太・浅見太一・山口義和・青野裕司(NTT) |