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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: 2019年度)
「from:2020-01-09 to:2020-01-09」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 | 2020-01-09 13:00 |
東京 | 統計数理研究所 | 混合多項分布のベイズ汎化誤差の漸近挙動 ○渡邉 匠・渡辺澄夫（東工大）  IBISML2019-18 |
混合多項分布は複数の要因を持つと考えられるデータの統計的推測において広く用いられている．しかしながら， 階層的なパラメー... [more] | IBISML2019-18 pp.1-8 |
| IBISML | 2020-01-09 13:25 |
東京 | 統計数理研究所 | Swish関数を用いた階層型神経回路網の実対数閾値 ○田中来輝・渡辺澄夫（東工大） IBISML2019-19 |
ニューラルネットワークの学習において，活性化関数の選択は学習挙動や精度に大きく影響を与える．広く利用されている活性化関数... [more] | IBISML2019-19 pp.9-15 |
| IBISML | 2020-01-09 13:50 |
東京 | 統計数理研究所 | 情報幾何に基づくガウス過程事後分布集合の次元削減法 ○石橋英朗（九工大）・赤穂昭太郎（産総研/理研） IBISML2019-20 |
本研究ではガウス過程事後分布の集合を次元削減するための主成分分析を提案する．これにより関数の集合を説明するパラメータ空間... [more] | IBISML2019-20 pp.17-24 |
| IBISML | 2020-01-09 14:15 |
東京 | 統計数理研究所 | 一部が変化するデータの統計的学習理論 ○片岡諭史（東工大） IBISML2019-21 |
統計的推測は,データの真の情報源に対する汎化損失や自由エネルギーを調べることで,精度を評価できる. 前処理,記録ミスな... [more] |
IBISML2019-21 pp.25-30 |
| IBISML | 2020-01-09 14:55 |
東京 | 統計数理研究所 | グラフニューラルネットワークの組合せ問題に対する近似度 ○佐藤竜馬・山田 誠・鹿島久嗣（京大） IBISML2019-22 |
[more] | IBISML2019-22 pp.31-38 |
| IBISML | 2020-01-09 15:20 |
東京 | 統計数理研究所 | Robust recovery of highly corrupted low-rank matrix via augmented Lagrangian multiplier ○Tuersunjiang Yimamu・Toshio Eisaka（Kitami Inst. of Tech.） IBISML2019-23 |
[more] | IBISML2019-23 pp.39-44 |
| IBISML | 2020-01-09 15:45 |
東京 | 統計数理研究所 | Item-multisetカーネルに対するスパースなランダム特徴 ○新 恭兵（北大）・小山 聡（北大/理研）・栗原正仁（北大） IBISML2019-24 |
本研究ではItem-multisetカーネルに対するスパースなランダム特徴を提案する．Item-multisetカーネル... [more] | IBISML2019-24 pp.45-52 |
| IBISML | 2020-01-09 16:20 |
東京 | 統計数理研究所 | 学習容量による物理モデルの有効自由度評価 ○本武陽一（統計数理研）・永田賢二（物質・材料研究機構） IBISML2019-25 |
[more] | IBISML2019-25 pp.53-54 |
| IBISML | 2020-01-09 16:45 |
東京 | 統計数理研究所 | テンソル分解を用いた教師無し学習による変数選択法の一細胞RNA-seq解析への応用 ○田口善弘（中大） IBISML2019-26 |
$x_{ij} in mathbb{R}^{N times M}$を要素にもつ行列と$x_{ik} in mathbb{... [more] | IBISML2019-26 pp.55-59 |
| IBISML | 2020-01-09 17:10 |
東京 | 統計数理研究所 | 動画から抽出した動きの情報に基づく汎用人工知能の実現方式 ○小池賢一 IBISML2019-27 |
人は各種の問題について考える場合，過去の経験からそれに近い状況を想像して解くことができる．例えば車の運転や将棋の対局の場... [more] | IBISML2019-27 pp.61-66 |
| IBISML | 2020-01-10 11:00 |
東京 | 統計数理研究所 | Siamese Networkによる筆記画像と動的情報を用いたハイブリッド認証モデル ○林 大介・川又泰介・加納 徹・赤倉貴子（東京理科大） IBISML2019-28 |
現在のWeb-testing における受験者認証法は，試験開始時のID とパスワードのみであるため，試験中のなりすましが... [more] | IBISML2019-28 pp.67-74 |
| IBISML | 2020-01-10 11:25 |
東京 | 統計数理研究所 | 深層ニューラルネットワークを用いた多焦点顕微鏡のリアルタイム3次元局在化 ○有竹俊光（早大）・日野英逸（統計数理研）・並木繁行・浅沼大祐・廣瀬謙造（東大）・村田 昇（早大） IBISML2019-29 |
超解像蛍光顕微鏡は生物学研究において，試料の回折限界を超えるナノ構造を計測するために広く用いられている． 本稿で我々は... [more] |
IBISML2019-29 pp.75-81 |
| IBISML | 2020-01-10 13:15 |
東京 | 統計数理研究所 | 部分空間の幾何学構造の時間変動に基づく変化検知の提案 ○金盛ほなみ・枌 尚弥・福井和広（筑波大） IBISML2019-30 |
本稿では部分空間の構造変動に基づく時系列データの変化検知手法を提案する．提案手法では時系列データの時間変動を時刻$t$と... [more] | IBISML2019-30 pp.83-89 |
| IBISML | 2020-01-10 13:40 |
東京 | 統計数理研究所 | 局所的変分法による非補償型時系列IRT ○玉野浩嗣（NEC/総研大）・持橋大地（統計数理研） IBISML2019-31 |
項目応答理論(IRT) の時間発展版にあたるナレッジトレーシングは，学習者の潜在スキル状態の時間変化 を推定し，各問題... [more] |
IBISML2019-31 pp.91-98 |
| IBISML | 2020-01-10 14:05 |
東京 | 統計数理研究所 | 強化学習を用いた複数データ選択のための能動学習 ○田口優介（筑波大）・日野英逸（統計数理研）・亀山啓輔（筑波大） IBISML2019-32 |
教師付き学習を行う際，データを新たに取得することはモデルの性能向上のためのシンプルな方法である．しかし，データ取得に際し... [more] | IBISML2019-32 pp.99-106 |
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