10月20日(火) 午前 機械学習一般（１）
10:00 - 11:40 |
| (1) |
10:00-10:25 |
アスタリスク型フィルタリングを用いた表形式データを対象とする深層学習 |
○蔵内雄貴・瀧本祥章・山本修平・瀬古俊一・戸田浩之（NTT） |
| (2) |
10:25-10:50 |
集合データの共通特徴抽出を利用したFew-shot異常検知 |
○佐藤一輝（神戸大）・中田智史（地球快適化インスティテュート）・松原 崇（阪大）・上原邦昭（阪学院大） |
| (3) |
10:50-11:15 |
タイヤ振動データを用いた道路状態推定システムの運用 |
○川真田 智（ブリヂストン）・松井知子（統計数理研）・西田三博・真砂 剛（ブリヂストン） |
| (4) |
11:15-11:40 |
21世紀の人類は偽科学を見破るか ～ 言語情報の前方誤り訂正の試み ～ |
○得丸久文（著述業） |
10月20日(火) 午後 ロバスト機械学習
13:15 - 16:55 |
| |
13:15-13:20 |
企画説明 （ 5分 ） |
| (5) |
13:20-14:00 |
［招待講演］不確実性下での機械学習手法：ロバスト機械学習法の紹介 |
○杉山 将（理研/東大） |
| (6) |
14:00-14:40 |
［招待講演］ロバストな推定を導くダイバージェンス |
○藤澤洋徳（統計数理研） |
| (7) |
14:40-15:20 |
［招待講演］不確実性下での最適化手法 ～ ロバスト最適化法の紹介 ～ |
○武田朗子（東大/理研） |
| |
15:20-15:35 |
休憩 （ 15分 ） |
| (8) |
15:35-16:15 |
［招待講演］ロバスト機械学習へのソフトウェア工学からのアプローチ |
○石川冬樹（NII） |
| (9) |
16:15-16:55 |
［招待講演］階層型深層学習モデルによるロボットの動作学習ー異なる環境変化への動的適応ー |
○尾形哲也（早大/産総研） |
| |
16:55-17:00 |
まとめ （ 5分 ） |
10月21日(水) 午前 確率ロボティクスにおける機械学習
09:00 - 11:50 |
| |
09:00-09:05 |
企画説明 （ 5分 ） |
| (10) |
09:05-09:45 |
［招待講演］マルチモーダルカテゴリゼーション ～ロボットによる概念の獲得～ |
○長井隆行（阪大） |
| (11) |
09:45-10:25 |
［招待講演］確率的生成モデルによる記号創発システムの表現 |
○谷口忠大（立命館大） |
| (12) |
10:25-11:05 |
［招待講演］ガウス過程に基づく実社会ロボットラーニング |
○松原崇充（奈良先端大） |
| (13) |
11:05-11:45 |
［招待講演］NNによってモデル化された運動学・動力学に基づくロボット制御 |
○池本周平（九工大） |
| |
11:45-11:50 |
まとめ （ 5分 ） |
10月21日(水) 午後 ダイナミクスと機械学習の接点
13:15 - 16:55 |
| |
13:15-13:20 |
企画説明 （ 5分 ） |
| (14) |
13:20-14:00 |
［招待講演］システム制御理論における機械学習 |
○加嶋健司（京大） |
| (15) |
14:00-14:40 |
［招待講演］物理リザバーコンピューティングによる時系列パターン認識 |
○田中剛平（東大） |
| (16) |
14:40-15:20 |
［招待講演］* |
○ |
| |
15:20-15:35 |
休憩 （ 15分 ） |
| (17) |
15:35-16:15 |
［招待講演］深層学習を微分方程式で記述する |
○園田 翔（理研） |
| (18) |
16:15-16:55 |
［招待講演］非線形ダイナミクスの作用素論的データ解析とその応用 |
○河原吉伸（九大/理研） |
10月22日(木) 午前 機械学習の有意性，説明性，安全性
09:00 - 12:40 |
| |
09:00-09:05 |
企画説明 （ 5分 ） |
| (19) |
09:05-09:45 |
［招待講演］マルチスケール・ブートストラップ法による選択的推測とその応用 |
○寺田吉壱（阪大） |
| (20) |
09:45-10:25 |
［招待講演］パラメトリック計画法による選択的推論とその応用 |
○竹内一郎（名工大/理研） |
| (21) |
10:25-11:05 |
［招待講演］統計的に有意な相互作用探索 |
○杉山麿人（NII） |
| |
11:05-11:15 |
休憩 （ 10分 ） |
| (22) |
11:15-11:55 |
［招待講演］"機械学習の説明"の信頼性 |
○原 聡（阪大） |
| (23) |
11:55-12:35 |
［招待講演］深層学習モデルの脆弱性とその克服に向けて |
○佐久間 淳（筑波大/理研） |
| |
12:35-12:40 |
まとめ （ 5分 ） |
10月22日(木) 午後 機械学習一般（２）
14:00 - 15:40 |
| (24) |
14:00-14:25 |
An Extended LiNGAM minimizing Mutual Information and its Application to Ordering Discrete Variables |
Joe Suzuki・○Yusuke Inaoka（OU） |
| (25) |
14:25-14:50 |
Feedback Vertex Setを用いたネットワーク頑健性の向上 |
○中条雅貴・林 幸雄（北陸先端大） |
| (26) |
14:50-15:15 |
深層学習における不適切なコンセプトによる説明の抑制 |
○宗政友洋（筑波大）・福地一斗・秋本洋平・佐久間 淳（筑波大/理研） |
| (27) |
15:15-15:40 |
凸クラスタリングのための近接勾配法 |
○新村亮介・鈴木 讓（阪大） |