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ニューロコンピューティング研究会 (NC) (検索条件: 2008年度)
「from:2009-01-19 to:2009-01-19」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 | |
| NC | 2009-01-19 10:30 |
北海道 | 北海道大学 | 抑制機構を有するPSOを用いたセンサネットワークにおける特殊中継ノード配置問題の解法 ○吉村真輝・中野秀洋・宮内 新（武蔵工大）  NC2008-82 |
センサネットワークでは，観測対象のフィールドに多数のセンサノードを散布し，それらが観測したセンサ情報を基地局まで他のセン... [more] | NC2008-82 pp.1-6 |
| NC | 2009-01-19 10:55 |
北海道 | 北海道大学 | 冗長次元を含む状態空間における選択的不感化ニューラルネットを用いた強化学習 ○新保智之・山根 健・森田昌彦（筑波大） NC2008-83 |
従来，強化学習における価値関数の近似には局所的近似手法が主に用いられてきたが，現実世界のように冗長性が大きく高次元の状態... [more] | NC2008-83 pp.7-12 |
| NC | 2009-01-19 11:20 |
北海道 | 北海道大学 | NG×SOMによる手書き文字認識 ○郡谷宏市・大谷 誠・古川徹生（九工大） NC2008-84 |
我々はこれまでSOM$^2$およびNG$\times$SOMアルゴリズムを提案してきた．両者はデータ分布の集合を表現する... [more] | NC2008-84 pp.13-18 |
| NC | 2009-01-19 11:45 |
北海道 | 北海道大学 | ARD事前分布を用いた確率的マージン最大化行列因子化法の提案と欠測予測 ○古谷允宏（奈良先端大）・大羽成征（京大）・石井 信（京大/奈良先端大） NC2008-85 |
行列形データの欠測予測手法として、行列の低ランク近似を元にした様々な手法が提案されている。近年Srebro ら(2005... [more] | NC2008-85 pp.19-24 |
| NC | 2009-01-19 13:30 |
北海道 | 北海道大学 | 独立でないデータによる隠れマルコフモデルの構造推定 ○松本匡史・渡辺澄夫（東工大） NC2008-86 |
情報科学に広く用いられている多くの学習モデル、例えば混合分布、階層モデル、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、ボルツ... [more] | NC2008-86 pp.25-30 |
| NC | 2009-01-19 13:55 |
北海道 | 北海道大学 | 変分ベイズ学習におけるハイパーパラメータの汎化誤差への影響について ○大山慎史・渡辺澄夫（東工大） NC2008-87 |
隠れ変数とパラメータの同時確率分布を平均場近似する学習方法を変分ベイズ学習法という。混合正規分布のように指数型分布族の混... [more] | NC2008-87 pp.31-36 |
| NC | 2009-01-19 14:20 |
北海道 | 北海道大学 | ランジュバン方程式を用いたベイズ学習の特異モデルにおける挙動について ○岩垣足火・渡辺澄夫（東工大） NC2008-88 |
ランジュバン方程式を用いてランダムウォークのサンプリングの極限分布がベイズ事後分布になるようにアルゴリズムを構成できるこ... [more] | NC2008-88 pp.37-42 |
| NC | 2009-01-19 14:45 |
北海道 | 北海道大学 | リファレンスにノイズが乗った場合のノードパータベーション学習 ○長 竜也（東大）・片平健太郎・岡田真人（東大/理研） NC2008-89 |
ニューラルネットワークの学習法の一つであるノードパータベーション学習は，actor-critic 型の強化学習 の枠組... [more] |
NC2008-89 pp.43-47 |
| NC | 2009-01-19 15:10 |
北海道 | 北海道大学 | 細胞新生する連想記憶モデルの統計力学的解析 ○小松靖直・青西 亨（東工大）・倉田耕治（琉球大） NC2008-90 |
Hopfield モデルには臨界記憶容量が存在し，この数を超えるパターンを埋め込むとオーバーロードになり，それまでに学習... [more] | NC2008-90 pp.49-54 |
| NC | 2009-01-19 15:45 |
北海道 | 北海道大学 | 事前知識を活用した段階的なベイジアンネットの構造学習法 ○福井広高（名工大）・北越大輔（東京高専） NC2008-91 |
ベイジアンネットは確率的依存関係を表現したグラフィカルモデルであり，データマイニング等に使用されている．本稿では，データ... [more] | NC2008-91 pp.55-60 |
| NC | 2009-01-19 16:10 |
北海道 | 北海道大学 | Filling-in時間の眼球運動への依存性 ○横田正恵（名古屋文理大）・横田康成（岐阜大） NC2008-92 |
視野周辺部に，その周辺とは異なる特性を持つ小領域を呈示すると，条件によっては，数秒の間に小領域が消滅し周辺テクスチャが充... [more] | NC2008-92 pp.61-66 |
| NC | 2009-01-19 16:35 |
北海道 | 北海道大学 | ミカエリス・メンテン式を用いた多重リン酸化の反応進行曲線解析 ○中川佑美（九工大）・加藤英之（九工大/理研） NC2008-93 |
タンパク質のリン酸化は，その機能の制御に大きな役割を果たしている．さらに，多くのタンパク質が多重にリン酸化されていること... [more] | NC2008-93 pp.67-71 |
| NC | 2009-01-19 17:00 |
北海道 | 北海道大学 | ショウジョウバエ第一次嗅覚中枢における非線形変換と局所介在ニューロンの役割 ○佐藤良太（東大）・大泉匡史（東大/学振）・風間北斗（ハーバード大）・岡田真人（東大/学振） NC2008-94 |
ショウジョウバエ第一次嗅覚中枢においては,入力細胞であるORNよりも,出力細胞であるPNの方がより広い範囲の匂い刺激に応... [more] | NC2008-94 pp.73-78 |
| NC | 2009-01-19 17:25 |
北海道 | 北海道大学 | 強化メタ学習則による遅延報酬問題の解決 ○荒木尚二郎・酒井 裕（玉川大） NC2008-95 |
スパイクタイミング依存性シナプス可塑性(STDP)は，可塑性を引き起こす前のシナプス強度に依存し，その初期強度依存性は増... [more] | NC2008-95 pp.79-83 |
| NC | 2009-01-20 10:00 |
北海道 | 北海道大学 | ［招待講演］Chaotic itinerancy in the hippocampal CA3 and contractive affine transformations in CA1 provide a dynamical interpretation of complex memory ○Ichiro Tsuda（Hokkaido Univ.） NC2008-96 |
David Marr のSimple memory: A model for the archecortex と題された... [more] | NC2008-96 pp.85-86 |
| NC | 2009-01-20 13:00 |
北海道 | 北海道大学 | ［招待講演］Cross-modal and scale-free action representation in sensorimotor maps ○Alex Pitti（ERATO/JST） NC2008-97 |
[more] | NC2008-97 p.87 |
| NC | 2009-01-20 14:40 |
北海道 | 北海道大学 | どのモデルが発火率のダイナミクス,滑らかさを適切に記述するか? ○瀧山 健（東大）・片平健太郎・岡田真人（東大/理研） NC2008-98 |
確率伝播法を用いて発火率の推定，周辺尤度の計算を同時に行うアルゴリズムを構築する．我々のアルゴ リズムは周辺尤度を最大... [more] |
NC2008-98 pp.89-94 |
| NC | 2009-01-20 15:05 |
北海道 | 北海道大学 | 誘導運動による運動検出感度の向上と低下を説明する神経回路モデル ○田嶋達裕・竹村浩昌・村上郁也（東大）・岡田真人（東大/理研） NC2008-99 |
視覚刺激中の運動は，周辺に呈示される文脈の運動方向とは反対の方向に偏って知覚されることが知られており，この現象は「誘導運... [more] | NC2008-99 pp.95-100 |
| NC | 2009-01-20 15:30 |
北海道 | 北海道大学 | 嗜好のモデル化におけるモデル適応について ○麻生英樹・本村陽一（産総研）・小野智弘（KDDI研） NC2008-100 |
ユーザの嗜好にあったサービスを提供するために，嗜好の確率統計的なモデル化が行われている．状況依存な嗜好をモデル化する際に... [more] | NC2008-100 pp.101-106 |
| NC | 2009-01-20 15:55 |
北海道 | 北海道大学 | 変化検出を要する学習課題における人の行動調査と変化検出モデルの提案 ○島田章平・西田京介（北大）・石川 悟（北星学園大）・山内康一郎（北大） NC2008-101 |
逐次学習を行うクラス分類器にとって学習対象に突然かつ重大な変化が発生した 場合には変化を高速に検出して対応する必要があ... [more] |
NC2008-101 pp.107-112 |
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