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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 竹内 一郎 (名工大)
副委員長 杉山 将 (東大)
幹事 津田 宏治 (東大), 神嶌 敏弘 (産総研)
幹事補佐 岩田 具治 (NTT), 中村 篤祥 (北大)

日時 2022年 3月 8日(火) 10:00 - 16:50
2022年 3月 9日(水) 09:00 - 15:45
議題 機械学習・一般 
会場名 オンライン開催 
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.

3月8日(火) 午前  機械学習1
座長: TBD
10:00 - 11:45
(1) 10:00-10:25 連続値変数への介入操作に関する機械学習手法を使用した平均因果効果推定法 IBISML2021-30 北沢芳明数理システム
(2) 10:25-10:50 Robust computation of optimal transport by β-potential regularization IBISML2021-31 Shintaro NakamuraUniv. Tokyo)・Han BaoUniv.Tokyo/RIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/Univ. Tokyo
  10:50-10:55 休憩 ( 5分 )
(3) 10:55-11:20 入力分布が低次元超平面上にあるときの縮小ランク回帰の実対数閾値 IBISML2021-32 広瀬 青渡邊澄夫東工大
(4) 11:20-11:45 潜在的分岐変数を持つ木構造からなる生成モデルと変分ベイズ法による近似推論 IBISML2021-33 一條尚希中原悠太早大)・齋藤翔太群馬大)・松嶋敏泰早大
3月8日(火) 午後  ”信頼されるAI”への多様なアプローチ
座長: 原 聡
13:00 - 16:40
  13:00-13:05 本企画セッションの紹介 ( 5分 )
(1) 13:05-13:45 [招待講演]データの性質や物理法則を保証する幾何学的深層学習 IBISML2021-34 松原 崇阪大
(2) 13:45-14:25 [招待講演]説明性の高い自然言語理解ベンチマークの構築 IBISML2021-35 菅原 朔NII
(3) 14:25-15:05 [招待講演]アルゴリズムの平均感度解析 IBISML2021-36 吉田悠一NII
  15:05-15:15 休憩 ( 10分 )
(4) 15:15-15:55 [招待講演]多様性と環境変化に寄り添う分散機械学習基盤の実現に向けて IBISML2021-37 高前田伸也東大
(5) 15:55-16:35 [招待講演]メカニズムとの学際的統合による新しい分散学習理論基盤の構築 IBISML2021-38 今泉允聡東大
  16:35-16:40 本企画セッションのまとめ ( 5分 )
3月8日(火) 午後  IBIS2021の受賞者表彰
座長: 杉山麿人
16:40 - 16:50
  16:40-16:50 IBIS2021の受賞者表彰 ( 10分 )
3月9日(水) 午前  機械学習と流体科学
座長: 後藤 晋
09:00 - 12:25
  09:00-09:05 本企画セッションの紹介 ( 5分 )
(6) 09:05-09:40 [招待講演]畳み込みニューラルネットワークを用いた流体場の低次元化と欠損情報推定 IBISML2021-39 深潟康二慶大
(7) 09:40-10:15 [招待講演]ベイズ推定に基づく磁化プラズマの流体モデリング IBISML2021-40 徳田 悟九大
(8) 10:15-10:50 [招待講演]粘弾性流体乱流に対する機械学習代理モデル IBISML2021-41 塚原隆裕東京理科大
  10:50-11:00 休憩 ( 10分 )
(9) 11:00-11:35 [招待講演]複雑ダイナミクスの作用素論的データ解析に関する最近の展開 IBISML2021-42 河原吉伸九大
(10) 11:35-12:10 [招待講演]同変グラフニューラルネットワークによる物理現象の特性を反映させた流動現象の学習 IBISML2021-43 堀江正信科学計算総研
(11) 12:10-12:20 [招待講演]さきがけ「複雑流動」領域について 後藤 晋阪大
  12:20-12:25 本企画セッションのまとめ ( 5分 )
3月9日(水) 午後  機械学習2
座長: TBD
13:30 - 15:45
(12) 13:30-13:55 Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True?
-- A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification --
IBISML2021-44
Takashi IshidaUTokyo)・Ikko YamaneUniversité Paris Dauphine-PSL/RIKEN)・Nontawat CharoenphakdeeUTokyo)・Gang NiuRIKEN)・Masashi SugiyamaRIKEN/UTokyo
(13) 13:55-14:20 深層線形ニューラルネットワークの学習係数について IBISML2021-45 伊藤龍二・○青柳美輝芦沢成海塚本雄基日大)・梶 大介デンソー
(14) 14:20-14:45 ベータダイバージェンスを用いたロバスト自然方策勾配法 IBISML2021-46 小久保燎太福永修一都立産技高専
  14:45-14:55 休憩 ( 10分 )
(15) 14:55-15:20 Infinite SCAN: 単語の意味変化と語義数の同時推定 IBISML2021-47 井上誠一小町 守都立大)・小木曽智信国立国語研)・高村大也産総研)・持橋大地統計数理研
(16) 15:20-15:45 脳血腫マーカーの分類:弱教師ありセマンティックセグメンテーション IBISML2021-48 大北 剛平野北斗森山幹太九工大)・有村公一迎 伸孝九大)・飯原弘二国立循環器病研究センター

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 河原 吉伸 (九州大学) kawahara[at]imi.kyushu-u.ac.jp 


Last modified: 2022-02-25 18:32:00


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