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情報論的学習理論と機械学習研究会 (IBISML) (検索条件: 2016年度)
「from:2016-11-16 to:2016-11-16」による検索結果
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 半導体露光装置における構造変化検知 ○大坪洋介（ニコン）・杉山 将（理研/東大）  IBISML2016-45 |
半導体露光装置は，半導体素子回路のパターンをシリコンウェハに焼き付ける装置であり，高精度な光学系と複数のユニットからなっ... [more] | IBISML2016-45 pp.1-8 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 混合ガウス分布を用いたサンプルクラスタリングに基づく方策探索 ○矢野泰樹・前田新一（京大） IBISML2016-46 |
EM-based Policy Hyper Parameter Exploration (EPHE)(Wang et a... [more] | IBISML2016-46 pp.9-15 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］主成分分析を用いた教師なし学習による変数選択法のバイオインフォマティクスへの応用 ○田口善弘（中大） IBISML2016-47 |
近年、教師あり学習に基づいた機械学習・統計学習の研究が盛んに行われている。中でも深層学習の成果には目を見張るものがあるが... [more] | IBISML2016-47 pp.17-24 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 交差検証法による圧縮センシングの成否判定 ○中西(大野) 義典・福島孝治（東大） IBISML2016-48 |
[more] | IBISML2016-48 pp.25-32 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］等価性構造探索を効率化するための局所生起分布の性質調査 潮 旭（慶大）・○高橋良暢（電通大）・佐藤聖也（産総研）・山川 宏（ドワンゴAIラボ） IBISML2016-49 |
[more] | IBISML2016-49 pp.33-36 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | Robust supervised learning under uncertainty in dataset shift ○Weihua Hu・Issei Sato（UTokyo）・Masashi Sugiyama（RIKEN/UTokyo） IBISML2016-50 |
[more] | IBISML2016-50 pp.37-44 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］深層学習によるWavelet解析画像を用いた楽器音の識別 ○江口 脩・田中 勝・藤木 淳（福岡大）・栗田多喜夫（広島大） IBISML2016-51 |
音楽情報処理において，楽曲解析をするために楽器音の計算機による解析は重要な研究課題である．楽曲は正の値により重みづけをさ... [more] | IBISML2016-51 pp.45-49 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 英日機械翻訳のための畳込みニューラルネットワークによる文表現生成モデル ○茶谷 慎・山根 智・櫻井孝平（金沢大） IBISML2016-52 |
機械翻訳というタスクにおいて、翻訳対象の言語の語順は重要な要素の一つであり、語順が異なる英語と日本語の間の機械翻訳を行う... [more] | IBISML2016-52 pp.51-54 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］正規分布とハイゼンベルグ群 ～ 情報幾何的視点から ～ ○時松 照・田中 勝（福岡大） IBISML2016-53 |
[more] | IBISML2016-53 pp.55-57 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | オンライン学習手法による異種混合機械学習 ○池原徹也・山根 智（金沢大） IBISML2016-54 |
近年, ビッグデータの利活用に注目が集まりデータ分析を効率よく行うための手法が数多く提案され, リアルタイムにデータの解... [more] | IBISML2016-54 pp.59-64 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 近接平均を用いた加速近接勾配法の適応的リスタート ○中里佳央・福地一斗・佐久間 淳（筑波大） IBISML2016-55 |
複数のスパース正則化項を含む目的関数を最適化する際にその近接写像を求めるためには非常に多くの計算量が必要であり，劣勾配法... [more] | IBISML2016-55 pp.65-71 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | マルチタスクグレンジャー因果推定のための大域的疎構造を維持する加法的モデル分解 ○安部斉志・佐久間 淳（筑波大） IBISML2016-56 |
因果推定は，時系列データの分析における重要な問題の１つである． グレンジャー因果は，時系列データの因果の定式化として広... [more] |
IBISML2016-56 pp.73-79 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | メッセージ伝播型アルゴリズムによる近似MAP推定の大規模化の検討 ○佐野 崇・一杉裕志（産総研） IBISML2016-57 |
確率模型における最大事後確率(MAP)推定問題は、一般にNP困難である。 近似的なMAP推定手法として、max-pro... [more] |
IBISML2016-57 pp.81-86 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］アンサンブル学習を用いたMR画像再構成 ○笠原勇布・井上真郷（早大）・富樫かおり（京大） IBISML2016-58 |
MRIでは撮像時間を短縮するために，少数のサンプリングデータからの画像再構 成手法が多数提案されている．しかしながら，... [more] |
IBISML2016-58 pp.87-91 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 高次元分類問題のためのSelective Inference ○梅津佑太・中川和也（名工大）・津田宏治（東大）・竹内一郎（名工大） IBISML2016-59 |
機械学習をはじめとする多くの分野で, データの特徴量が大きな場合, データ解析を行う前の事前処理としてスクリーニングなど... [more] | IBISML2016-59 pp.93-100 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | Weight Normalizationによる高速なオンライン学習の統計力学的解析 ○吉田雄紀・唐木田 亮・岡田真人（東大）・甘利俊一（理研） IBISML2016-60 |
ニューラルネットワークの学習を行う際に，その結合加重ベクトルを動径長と方向ベクトルに分解して最急勾配法を行う weigh... [more] | IBISML2016-60 pp.101-108 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | 多次元マルチヒストグラム法による古典スピンモデル推定 ○竹中 光（東大）・永田賢二（東大/産総研/JST）・溝川貴司（早大）・岡田真人（東大/理研） IBISML2016-61 |
本研究では，磁性体における電子状態のエネルギーと近接スピン構造を同時に含んだ状態密度を多次元マルチヒストグラム法で再構成... [more] | IBISML2016-61 pp.109-116 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | ［ポスター講演］疎な事前分布での変分ベイズ法を用いた行列補完問題の近似的解法 ○川澄亮太・竹田晃人（茨城大） IBISML2016-62 |
[more] | IBISML2016-62 pp.117-121 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | Policy Search with High-dimensional Context Variables ○Voot Tangkaratt（The Univ. of Tokyo）・Herke van Hoof・Simone Parisi・Gerhard Neumann・Jan Peters（Technical Univ. of Darmstadt）・Masashi Sugiyama（The Univ. of Tokyo） IBISML2016-63 |
[more] | IBISML2016-63 pp.123-130 |
| IBISML | 2016-11-16 15:00 |
京都 | 京都大学 | Efficient learning of ranking model using belief propagation ○Arise Kuriya・Toshiyuki Tanaka（Kyoto Univ.） IBISML2016-64 |
Learning to rank の分野ではランキングのモデルをデータに基いて学習する。 Pettersonらによって... [more] |
IBISML2016-64 pp.131-135 |
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