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情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML) [schedule] [select]
専門委員長 杉山 将 (東大)
副委員長 神嶌 敏弘 (産総研), 津田 宏治 (東大)
幹事 岩田 具治 (NTT), 中村 篤祥 (北大)
幹事補佐 河原 吉伸 (阪大), 鈴木 大慈 (東大)

日時 2023年12月20日(水) 12:50 - 16:50
2023年12月21日(木) 10:30 - 15:50
議題 機械学習一般 
会場名 国立情報学研究所 & ハイブリッド開催 
住所 〒101-8430 東京都千代田区一ツ橋2-1-2
交通案内 https://www.nii.ac.jp/about/access/
著作権に
ついて
以下の論文すべての著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
参加費に
ついて
この開催は「技報完全電子化」研究会です.参加費(IBISML研究会)についてはこちらをご覧ください

12月20日(水) 午後  招待講演 (1)
12:50 - 14:00
  12:50-13:00 オープニング ( 10分 )
  - 招待講演:ベイズ最適化の実践と落とし穴
今村 秀明 (PFN)
  14:00-14:30 休憩 ( 30分 )
12月20日(水) 午後  機械学習 (1)
14:30 - 15:45
(1) 14:30-14:55 HSI分類問題におけるPCAによる複合カーネルSVMの改良 IBISML2023-30 田村明人北村拓也富山高専
(2) 14:55-15:20 異常検知問題におけるマルチカーネルを用いた1クラス畳み込みELM IBISML2023-31 大上雄大北村拓也富山高専
(3) 15:20-15:45 Stabilization and Acceleration of Stochastic Gradient Descent Based on Eigenvalue Decomposition of the Fisher Information Matrix IBISML2023-32 Masazumi IidaYoshinari TakeishiKyushu Univ.)・Siyang WangUmea Univ.)・Jun'ichi TakeuchiKyushu Univ.
  15:45-16:00 休憩 ( 15分 )
12月20日(水) 午後  機械学習 (2)
16:00 - 16:50
(4) 16:00-16:25 行列同時分解を用いた全体交通量の推計 IBISML2023-33 田口優真豊田中研)・石井良尚笹井健行福島真太朗トヨタ自動車)・三田勝史豊田中研
(5) 16:25-16:50 疑似異常データを用いたDSVDDによる異常検知システムの汎化能力向上 IBISML2023-34 土尾崇太北村拓也富山高専
12月21日(木) 午前  機械学習 (3)
10:30 - 11:45
(6) 10:30-10:55 LSTMを用いたバドミントンラリー解析 IBISML2023-35 吉永温司木山真人尼﨑太樹熊本大
(7) 10:55-11:20 部分的な確率ベイジアンニューラルネットワークの利益に関して IBISML2023-36 佐藤滉起アンドラーデ ダニエル広島大
(8) 11:20-11:45 neighbor-transfer-exponentを通した非絶対連続分布間の共変量シフト下での分類誤差解析 IBISML2023-39 藤川光浩秋本洋平筑波大)・佐久間 淳東工大)・福地一斗筑波大
  11:45-13:30 昼食 ( 105分 )
12月21日(木) 午後  招待講演 (2)
13:30 - 14:30
(9) 13:30-14:30 招待講演:材料科学におけるブラックボックス最適化の応用
鈴木 雄太 (トヨタ)
  14:30-15:00 休憩 ( 30分 )
12月21日(木) 午後  機械学習 (3)
15:00 - 15:50
(10) 15:00-15:25 Causal Effect Estimation on Hierarchical Spatial Graph Data IBISML2023-37 Koh TakeuchiKyoto Univ.)・Ryo NishidaAIST)・Hisashi KashimaKyoto Univ.)・Masaki OnishiAIST
(11) 15:25-15:50 A linear time approximation of Wasserstein distance with word embedding selection IBISML2023-38 Sho OtaoKyoto Univ.)・Makoto YamadaOIST

講演時間
一般講演発表 20 分 + 質疑応答 5 分

問合先と今後の予定
IBISML 情報論的学習理論と機械学習研究会(IBISML)   [今後の予定はこちら]
問合先 神嶌 敏弘  


Last modified: 2023-12-05 15:46:49


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