3月8日(火) 午前 機械学習１
座長: TBD
10:00 - 11:45 |
| (1) |
10:00-10:25 |
連続値変数への介入操作に関する機械学習手法を使用した平均因果効果推定法 |
○北沢芳明（数理システム） |
| (2) |
10:25-10:50 |
Robust computation of optimal transport by β-potential regularization |
○Shintaro Nakamura（Univ. Tokyo）・Han Bao（Univ.Tokyo/RIKEN）・Masashi Sugiyama（RIKEN/Univ. Tokyo） |
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10:50-10:55 |
休憩 （ 5分 ） |
| (3) |
10:55-11:20 |
入力分布が低次元超平面上にあるときの縮小ランク回帰の実対数閾値 |
○広瀬 青・渡邊澄夫（東工大） |
| (4) |
11:20-11:45 |
潜在的分岐変数を持つ木構造からなる生成モデルと変分ベイズ法による近似推論 |
○一條尚希・中原悠太（早大）・齋藤翔太（群馬大）・松嶋敏泰（早大） |
3月8日(火) 午後 ”信頼されるAI”への多様なアプローチ
座長: 原 聡
13:00 - 16:40 |
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13:00-13:05 |
本企画セッションの紹介 （ 5分 ） |
| (1) |
13:05-13:45 |
［招待講演］データの性質や物理法則を保証する幾何学的深層学習 |
○松原 崇（阪大） |
| (2) |
13:45-14:25 |
［招待講演］説明性の高い自然言語理解ベンチマークの構築 |
○菅原 朔（NII） |
| (3) |
14:25-15:05 |
［招待講演］アルゴリズムの平均感度解析 |
○吉田悠一（NII） |
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15:05-15:15 |
休憩 （ 10分 ） |
| (4) |
15:15-15:55 |
［招待講演］多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤の実現に向けて |
○高前田伸也（東大） |
| (5) |
15:55-16:35 |
［招待講演］メカニズムとの学際的統合による新しい分散学習理論基盤の構築 |
○今泉允聡（東大） |
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16:35-16:40 |
本企画セッションのまとめ （ 5分 ） |
3月8日(火) 午後 IBIS2021の受賞者表彰
座長: 杉山麿人
16:40 - 16:50 |
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16:40-16:50 |
IBIS2021の受賞者表彰 （ 10分 ） |
3月9日(水) 午前 機械学習と流体科学
座長: 後藤 晋
09:00 - 12:25 |
| |
09:00-09:05 |
本企画セッションの紹介 （ 5分 ） |
| (6) |
09:05-09:40 |
［招待講演］畳み込みニューラルネットワークを用いた流体場の低次元化と欠損情報推定 |
○深潟康二（慶大） |
| (7) |
09:40-10:15 |
［招待講演］ベイズ推定に基づく磁化プラズマの流体モデリング |
○徳田 悟（九大） |
| (8) |
10:15-10:50 |
［招待講演］粘弾性流体乱流に対する機械学習代理モデル |
○塚原隆裕（東京理科大） |
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10:50-11:00 |
休憩 （ 10分 ） |
| (9) |
11:00-11:35 |
［招待講演］複雑ダイナミクスの作用素論的データ解析に関する最近の展開 |
○河原吉伸（九大） |
| (10) |
11:35-12:10 |
［招待講演］同変グラフニューラルネットワークによる物理現象の特性を反映させた流動現象の学習 |
○堀江正信（科学計算総研） |
| (11) |
12:10-12:20 |
［招待講演］さきがけ「複雑流動」領域について |
○後藤 晋（阪大） |
| |
12:20-12:25 |
本企画セッションのまとめ （ 5分 ） |
3月9日(水) 午後 機械学習2
座長: TBD
13:30 - 15:45 |
| (12) |
13:30-13:55 |
Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True?
-- A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification -- |
○Takashi Ishida（UTokyo）・Ikko Yamane（Université Paris Dauphine-PSL/RIKEN）・Nontawat Charoenphakdee（UTokyo）・Gang Niu（RIKEN）・Masashi Sugiyama（RIKEN/UTokyo） |
| (13) |
13:55-14:20 |
深層線形ニューラルネットワークの学習係数について |
伊藤龍二・○青柳美輝・芦沢成海・塚本雄基（日大）・梶 大介（デンソー） |
| (14) |
14:20-14:45 |
ベータダイバージェンスを用いたロバスト自然方策勾配法 |
○小久保燎太・福永修一（都立産技高専） |
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14:45-14:55 |
休憩 （ 10分 ） |
| (15) |
14:55-15:20 |
Infinite SCAN: 単語の意味変化と語義数の同時推定 |
○井上誠一・小町 守（都立大）・小木曽智信（国立国語研）・高村大也（産総研）・持橋大地（統計数理研） |
| (16) |
15:20-15:45 |
脳血腫マーカーの分類：弱教師ありセマンティックセグメンテーション |
○大北 剛・平野北斗・森山幹太（九工大）・有村公一・迎 伸孝（九大）・飯原弘二（国立循環器病研究センター） |