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| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| IBISML | 2022-03-09 13:30 |
ONLINE | オンライン開催 | Is the Performance of My Deep Network Too Good to Be True?
-- A Direct Approach to Estimating the Bayes Error in Binary Classification -- ○Takashi Ishida（UTokyo）・Ikko Yamane（Université Paris Dauphine-PSL/RIKEN）・Nontawat Charoenphakdee（UTokyo）・Gang Niu（RIKEN）・Masashi Sugiyama（RIKEN/UTokyo）  IBISML2021-44 |
[more] | IBISML2021-44 pp.38-45 |
| IBISML | 2017-11-09 13:00 |
東京 | 東京大学 | 正例とラベルなしデータからの学習に基づく半教師付きAUC最適化 ○坂井智哉・ニウ ガン（東大/理研）・杉山 将（理研/東大） IBISML2017-40 |
[more] | IBISML2017-40 pp.39-46 |
| IBISML | 2017-11-10 13:00 |
東京 | 東京大学 | ［ポスター講演］Binary Classification from Positive-Confidence Data ○Takashi Ishida（SMAM/UTokyo/RIKEN）・Gang Niu（UTokyo/RIKEN）・Masashi Sugiyama（RIKEN/UTokyo） IBISML2017-62 |
機械学習の多くの実問題では、ラベル付きデータの収集コストを下げることが極めて重要である。そこで本論文では、正例度の付いた... [more] | IBISML2017-62 pp.207-214 |
| PRMU, IBISML (共催) IPSJ-CVIM (連催) [詳細] |
2017-09-16 13:00 |
東京 | 東京大学 本郷キャンパス | ［招待講演］Recent Advances on Positive-Unlabeled (PU) Learning ○Gang Niu（UTokyo） |
[more] | |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2017-06-24 10:45 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | Positive-Unlabeled Learning with Non-Negative Risk Estimator ○Ryuichi Kiryo（Univ. of Tokyo/RIKEN）・Gang Niu（Univ. of Tokyo）・Masashi Sugiyama（RIKEN/Univ. of Tokyo） IBISML2017-4 |
From only emph{positive}~(P) and emph{unlabeled}~(U) data, a... [more] | IBISML2017-4 pp.63-70 |
| IPSJ-BIO, IPSJ-MPS (共催) NC, IBISML (併催) (連催) ※学会内は併催 [詳細] |
2017-06-24 11:10 |
沖縄 | 沖縄科学技術大学院大学 | Learning from Complementary Labels ○Takashi Ishida（SMAM/Univ. of Tokyo）・Gang Niu（Univ. of Tokyo）・Masashi Sugiyama（RIKEN/Univ. of Tokyo） IBISML2017-5 |
[more] | IBISML2017-5 pp.71-78 |
| IBISML | 2016-11-17 14:00 |
京都 | 京都大学 | 正例とラベルなしデータからの分類に基づく半教師付き分類 ○坂井智哉・ドゥ・プレシ マーティヌス・クリストフェル・ニウ ガン（東大）・杉山 将（理研/東大） IBISML2016-80 |
[more] | IBISML2016-80 pp.243-250 |
| IBISML | 2015-11-26 15:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］Regularized Policy Gradients
-- Direct Variance Reduction in Policy Gradient Estimation -- Tingting Zhao（TUST）・○Gang Niu（UTokyo）・Ning Xie（Tongji Univ）・Jucheng Yang（TUST）・Masashi Sugiyama（UTokyo） IBISML2015-68 |
[more] | IBISML2015-68 pp.115-122 |
| IBISML | 2015-11-27 14:00 |
茨城 | つくば国際会議場 | ［ポスター講演］Non-Gaussian Component Analysis with Log-Density-Gradient Estimation ○Hiroaki Sasaki・Gang Niu・Masashi Sugiyama（UTokyo） IBISML2015-82 |
[more] | IBISML2015-82 pp.217-224 |
| IBISML | 2014-11-18 15:00 |
愛知 | 名古屋大学 | ［ポスター講演］Learning from Positive and Unlabeled Data 1: Classifier Training and Theoretical Analysis ○Marthinus Christoffel du Plessis（Univ. of Tokyo）・Gang Niu（Baidu）・Masashi Sugiyama（Univ. of Tokyo） IBISML2014-65 |
(事前公開アブストラクト) Learning a classifier from positive and unlabe... [more] | IBISML2014-65 pp.227-233 |
| IBISML | 2014-11-18 15:00 |
愛知 | 名古屋大学 | ［ポスター講演］Learning from Positive and Unlabeled Data 2: Computationally Efficient Estimation of Class Priors ○Marthinus Christoffel du Plessis（Univ. of Tokyo）・Gang Niu（Baidu）・Masashi Sugiyama（Univ. of Tokyo） IBISML2014-66 |
(事前公開アブストラクト) We consider the problem of estimating the clas... [more] | IBISML2014-66 pp.235-241 |
| IBISML | 2012-03-13 16:55 |
東京 | 統計数理研究所 | Squared-loss Mutual Information Regularization ○Gang Niu・Wittawat Jitkrittum・Hirotaka Hachiya（Tokyo Inst. of Tech.）・Bo Dai（Purdue Univ.）・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-108 |
The information maximization principle is a useful alternati... [more] | IBISML2011-108 pp.147-153 |
| IBISML | 2011-06-20 11:05 |
東京 | 武田ホール | SERAPH: Semi-supervised Metric Learning Paradigm with Hyper Sparsity ○Gang Niu（Tokyo Inst. of Tech.）・Bo Dai（Chinese Academy Of Sciences）・Makoto Yamada・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-8 |
We consider the problem of learning a distance metric from v... [more] | IBISML2011-8 pp.51-58 |
| IBISML | 2011-06-21 14:15 |
東京 | 武田ホール | Analysis and Improvement of Policy Gradient Estimation ○Tingting Zhao・Hirotaka Hachiya・Gang Niu・Masashi Sugiyama（Tokyo Inst. of Tech.） IBISML2011-12 |
Policy gradient is a useful model-free reinforcement learnin... [more] | IBISML2011-12 pp.83-89 |
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